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本文首先对关联规则中的不足进行了分析,然后提出了关联规则分析这一重要的思想,并在此基础上又提出了关联规则树、关联规则路径等概念来描述关联规则之间的关系,并且讨论了利用关联规则分析对关联规则库中冗余规则的删除,从而使关联规则库更加简洁。 相似文献
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在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题,而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的.文中介绍了简单关联规则和原关联规则的概念,而传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则,均可以由原关联规则导出,并且原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目.对简单关联规则和原关联规则进行了分析比较,给出了挖掘原关联规则算法,并举例说明算法的执行过程. 相似文献
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关联规则挖掘的基本算法 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上,分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系,并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法,蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。 相似文献
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关联规则挖掘综述 总被引:10,自引:0,他引:10
王小虎 《计算机工程与应用》2003,39(33):190-193
简要论述了关联规则挖掘的研究情况,给出了关联规则的分类方法,分析和评价了关联规则的一些典型算法,指出了关联规则的兴趣度,最后提出了关联规则研究的发展趋势。 相似文献
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OLAP关联规则挖掘 总被引:17,自引:1,他引:17
该文提出一种新的关联规则挖掘方法,OLAP关联规则挖掘。OLAP关联规则挖掘是OLAP技术和一些高效的关联规则挖掘算法的结合。OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法。该文首先介绍了O-LAP关联规则挖掘的结构,最后详述了OLAP关联规则挖掘的具体实现。 相似文献
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联机分析关联规则挖掘的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在对关联挖掘、数据仓库、OLAP研究的基础之上,提出了联机分析关联规则挖掘的方法,并给出了针对该方法的特定算法。研究表明,同孤立的关联规则挖掘方法相比,该方法具有较大的灵活性和更高的效率。 相似文献
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基于频繁模式树的分布式约束性关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在分布式环境中挖掘约束性关联规则是当前研究的热点问题之一。该文在FP-growth算法的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DAMICFP。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。 相似文献
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数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。 相似文献
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数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。 相似文献
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分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。 相似文献
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采掘关联规则的高效并行算法 总被引:33,自引:1,他引:32
采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题。文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,给出了一种提高顺序采掘关联规则效率的方法;分析了已有并采掘关联规则算法的优缺点;设计了一个效率较高的并行采掘关联规则的算法PMAR;并与其它相应算法进行了比较,实验证明,算法PMAR是有效的。 相似文献
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在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在多空间关系模式下,挖掘满足用户特定需求的拓扑关联。该算法通过拓扑关系编码法将空间关系事务转换成整数,用非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方法,索引构建候选频繁项,并用布尔运算计算支持数。在挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联规则时,该算法是快速而有效的。 相似文献
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一个最优分类关联规则算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。 相似文献