基于覆盖运算的代表关联规则挖掘

在大型数据库项目之间挖掘出的关联规则数常常是巨大的。为缩减关联规则表示,该文基于覆盖运算的定义,讨论如何从已知关联规则导出其它关联规则,指出存在能覆盖全部关联规则的代表关联规则集,最后给出计算代表规则的算法。     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。     

扩展型关联规则和原关联规则及其若干性质

已有的关联规则模型所反映的基本上是频繁事件中所隐藏的一种积极或肯定关系，而没有反应其隐含的否定关系，在实际应用中，这种否定关系与肯定关系一样也是很重要的，在此论述的扩展型关联规则模型就能反映上述两种关系，据此可以得到更多的规则知识，此外，由于Aproiri关联规则生成方法产生的关联规则具有较大的冗余性，论述的原关联规则可以消除关联规则的这种冗余特性，挖掘原关联规则既能大大减少关联规则的数,目,又能节省规则生成时间，把扩展型关联规则和原关联规则相结合，可使得对扩展关联规则的挖掘更加有效，实验结果也支持了上述结论。     

新的关联规则的挖掘与更新算法

关联规则挖掘已取得了许多有效的算法,但是当事物数据库发生动态变化时,或数据库保持不变,而最小支持度和最小可信度发生变化时,关联规则的高效更新仍然是个复杂的问题.给出一种新的关联规则的挖掘算法.新的算法只需扫描数据库D一次,减少了I/O次数,为关联规则的更新打下很好的基础.     

挖掘空间拓扑关联的有效算法

在基于空间事务的横向关联规则挖掘中,为了能够在海量数据中有效地提取空间拓扑关联规则,提出一种挖掘空间拓扑关联的有效算法,其适合挖掘多层横向空间关联规则.该算法用二进制数存储空间拓扑关系,使空间事务和数字建立对应关系,用数字递增的方法产生候选频繁项.在计算支持数时,算法在用逻辑运算的同时还利用数字特性减少扫描的空间事务数,大大地提高了效率.实验结果表明,在提取多层空间拓扑关联规则时,其比现有的算法更快速更有效.     

一种用于空间横向挖掘的拓扑关联规则算法

针对现有基于空间事务的挖掘算法不能有效地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中搜索拓扑关联;该算法将空间拓扑关系转换为整数,用整数递减的方法构建候选频繁项;算法用数字运算获取支持数,同时还用数字特性减少被扫描的空间事务数。在挖掘空间拓扑关联规则时,实验证明它是快速而有效的。     

数据关联理论及算法的研究

数据关联是数据挖掘技术的一个重要部分,是数据库中已发现的一类重要内容,关联规则也越来越引起研究的重视。随着数据维数和类型的不断变化,对关联规则算法提出来更高度要求,传统算法以很难满足,以此找到性能更佳的相关算法正是研究的目标和意义所在,这就需要我们对关联规则的理论进行深入的研究。该文主要研究了关联规则理论的相关知识和概念,并在众多的关联规则算法中介绍了具有较大影响的关联规则算法的基本思想。针对经典的关联规则挖掘算法——Apriori算法,结合已有研究理论介绍了基于Apriori的改进算法,极大程度上发展和提高了关联规则的挖掘研究。     

挖掘语言值关联规则

讨论了大型数据库上数量属性的关联规则问题.为了软化论域的划分边界,应用相关的模糊c-方法(relationalfuzzyc-means,简称RFCM)算法确定正态模糊数的两个参数,并借助正态模糊数模型来划分数量属性的论域,由此生成一系列的语言值关联规则.另外,给出了语言值关联规则的挖掘方法.由于语言值能很好地表示抽象的概念,从而使得挖掘出的关联规则更抽象、更容易被人理解.     

发现关联规则的增量式更新算法

数据挖掘是当今国际人工智能和数据库研究的新兴领域,而关联规则的更新是数据挖掘的一个重要研究内容。文章提出了IUAR算法,用于解决在元组数和最小支持度的发生变化时关联规则增量式更新问题。     

分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘

针对传统分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘的准确度较低、挖掘效率较低等问题,提出一种新的分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘方法.在关联规则基本概念和性质分析基础上,利用多级支持度从频繁项集中生成正关联规则,结合根据频繁项集和非频繁项集生成负关联规则,通过最小支持度合理设置相关置信度,引入不同权重值于各数据库中,实现分布式数据库中关系数据正负关联规则的挖掘.仿真结果表明,以上算法可有效识别结果规则集中的负关联规则和弱关联规则,确保数据库中关联数据挖掘更加准确;在不同最小支持度或不同事务数条件下,挖掘速度较快,提升了挖掘效率.     

原关联规则及其应用

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。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

含有非独立型触发环的主动规则集归约算法研究

可终止性判定问题是主动数据库的一个核心问题。现有的研究工作提出了运用触发图和活化图的方法解决这个问题，其中的一个关键技术就是利用归约算法对主动规则集进行归约。已有的计算方法对一些可归约规则无法识别。本文提出了独立型触发环、非独立型触发环、活化路径、禁止活化环、禁止活化规则等概念。基于这些概念，提出了一个新的归约算法，从而可识别出更多的可归约规则。     

关联规则衡量标准的研究

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。针对当前关联规则采掘中可能产生许多无效关联规则的问题，分析其原因，提出在衡量标准中增加有效度，并给出了有效度的定义。根据有效度的大小，将关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则，提出了新衡量标准采相关联规则的算法，并用Visual FoxPro进行了试验。实验表明，新方法能明显减少无效关联规则的数目。     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

基于线性回归的关联规则相关性方法的研究

关联规则挖掘问题是数据挖掘的一个重要研究领域.对关联规则在相关性方面的不足进行了分析,提出了一种基于线性回归和反向验证的方法,来对关联规则的相关性进行论证.这种方法使对关联规则相关性的认识更加精确,并为关联规则能成为决策提供了支持.     

基于关联规则的IDS规则库构建应用研究

入侵检测系统的检测性能很大程度上取决于规则库的更新.网络安全的日益严峻对入侵检测系统的规则提取提出了更高要求.提出了将关联规则算法运用于入侵检测系统规则库更新的设想,阐述了传统的关联规则算法,并针对其入侵检测系统中的应用进行改进.以Snort为例,详细描述了用改进的关联规则算法挖掘网络数据集,然后将结果转换为入侵检测规则的过程,并以实验说明了应用关联规则构建入侵检测系统规则库的可行性.     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．