一类相邻时态关联规则的知识发现问题

本文研究了一类新的知识发现问题即基于时态约束的相邻时态关联问题,首先我们引进了时间的时态型、基时态型等概念及其性质,然后我们给出了有限个属性在时态型的基础上描绘不同状态的时态事件空间,从而定义了事件之间的时态关联规则,由此导出了1种具有一定意义的相邻时态关联规则.这种相邻时态关联规则可以用于商品销售、股票价格等问题的知识发现和短期的预决策,最后讨论了在2个时态型下的相邻时态关联规则的算法主要步骤,并给出了实例的分析.     

一种加权时态关联规则挖掘算法

许多现实数据库都存在时态语义问题,因此在挖掘关联规则时附加上时态约束会使规则更具有实际意义。但目前提出的大多数时态关联规则挖掘算法,一般都认为每个数据项的重要性相同,而从决策者角度出发,往往会优先考虑利润较高的项目。提出了一种加权时态关联规则挖掘算法,以项目的生命周期作为时间特征,允许用户设定不同的项目权重。实验结果证明,该算法不仅能有效地发现加权时态关联规则,而且挖掘出的规则更有价值。     

基于审计的时态关联规则研究

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法,它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的。     

基于定制时间约束的正负时态关联规则挖掘

传统关联规则挖掘是在整个事务数据库的时间范围内进行的,但有时用户想得到某一特定时间范围(如商品的促销阶段)内的关联规则,该文对这一问题进行了详细讨论,提出了基于定制时间的时态支持度、时态频繁项集、时态置信度、时态关联规则等概念,在传统Apriori算法的基础上提出了挖掘时态频繁项集的算法。另一方面,讨论了当同时考虑正、负关联规则出现的矛盾规则问题以及用相关性解决这一问题的方法,提出了挖掘正负时态关联规则的算法,实例说明了算法的执行过程及有效性。     

文本挖掘的时态文本关联规则算法研究

由于数据库的频繁更新,时态数据库隐藏了大量的未知信息,因此针对实时更新的数据库应产生相应的时态关联规则.虽然关联规则算法已经被深入广泛地研究,但在文本数据中时态关联规则算法的研究还不多见.在深入了解时态关联规则算法及其在文本数据中的研究价值后,以时态文本为对象进行了时态关联规则算法的研究,建立了时态文本数据的时间表示模型,提出了文本时态关联规则算法SPFM,最后通过实验对算法进行了有效性验证,结果表明该算法是正确可行的.     

数据挖掘中加权时态关联规则的构造

传统的关联规则很少考虑规则的时间适用性,而时态关联规则中每条关联规则都有其成立的时间区域,对上述问题进行了一定的改进。该文在此基础上,构造了一种体现数据时间价值的加权时态关联规则,以使规则的发现体现一种时间趋势,并对同一组数据采用不同关联规则挖掘的结果进行比较,取得了良好的效果。     

基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法

数据挖掘过程中只考虑数据项权重或者只考虑时态语义会导致挖掘结果不全面。针对该问题,对加权关联规则、时态关联规则和时态数据周期规律进行研究,将权值、K-支持期望和周期等概念引入到时态关联规则中,提出一种基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法。以某管理系统审计数据为例进行实验验证,结果表明该算法能够准确地挖掘出数据库中的加权时态关联规则,与加权关联规则算法相比,在时间复杂度相同的情况下能使关联规则的挖掘结果更加全面。     

基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景.     

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法

挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法（Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR）,主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法（Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR）,实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性.     

数据仓库的时态关联规则的描述

该文从时态型概念出发给出了有限个属性在时态型上描绘的不同状态时态事件空间,定义了事件之间的时态关联规则,由此导出了5种不同的具有一定意义的时态关联规则,这些时态关联规则具有普遍的理论意义,可以用于商品销售、股票价格等等数据仓库中的数据采掘问题。     

基于模糊日历约束的时序关联规则挖掘

基于日历约束的时序关联规则挖掘由于其实用性,越来越受到研究者的关注。由于现实中用户很难对时间模式进行精确描述,因此基于模糊日历的时序关联规则挖掘更有现实意义。借助模糊概念和模糊运算,对时间区间的描述很容易实现。对于用户指定的日历模式,不同的时间区间可根据它们的隶属度具有不同的权重。在模糊日历代数的基础上,结合增量挖掘和累进计数的思想,本文提出了一种基于模糊日历约束的关联规则挖掘方法,理论分析和实验结果均表明,该算法是高效可行的。     

基于时间的模糊关联规则挖掘

关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。     

向量空间模型中完全加权关联规则的挖掘

项目加权关联规则挖掘是通过对具体项目赋予一定的权值来挖掘人们更加感兴趣的关联规则,其中具体项目的权值在数据库中是固定不变的。但现实数据库中,存在着所有项目权值会发生变化的问题。针对此类问题,文章提出新的加权关联规则模型,并提出了完全加权关联规则的挖掘算法。实验结果表明该算法是有效的。     

Association rule mining through the ant colony system for National Health Insurance Research Database in Taiwan

In the field of data mining, an important issue for association rules generation is frequent itemset discovery, which is the key factor in implementing association rule mining. Therefore, this study considers the user’s assigned constraints in the mining process. Constraint-based mining enables users to concentrate on mining itemsets that are interesting to themselves, which improves the efficiency of mining tasks. In addition, in the real world, users may prefer recording more than one attribute and setting multi-dimensional constraints. Thus, this study intends to solve the multi-dimensional constraints problem for association rules generation.The ant colony system (ACS) is one of the newest meta-heuristics for combinatorial optimization problems, and this study uses the ant colony system to mine a large database to find the association rules effectively. If this system can consider multi-dimensional constraints, the association rules will be generated more effectively. Therefore, this study proposes a novel approach of applying the ant colony system for extracting the association rules from the database. In addition, the multi-dimensional constraints are taken into account. The results using a real case, the National Health Insurance Research Database, show that the proposed method is able to provide more condensed rules than the Apriori method. The computational time is also reduced.     

基于序列关联规则挖掘的Web日志预测精度研究

目前许多研究关注如何利用序列关联规则预测用户最近的HTTP请求，这些研究主要利用次序信息或时间信息来进行剪枝，以提高预测的精度。该文对不同序列关联规则进行了分析和比较，给出了不同次序信息和时间信息的条件下各种序列模式挖掘算法。并使用实验比较这些算法的预测精度。通过对实验结果的分析，为进一步提高预测的精度指明了方向。     

Clustering short temporal behaviour sequences for customer segmentation using LDA

Customer segmentation based on temporal variation of subscriber preferences is useful for communication service providers (CSPs) in applications such as targeted campaign design, churn prediction, and fraud detection. Traditional clustering algorithms are inadequate in this context, as a multidimensional feature vector represents a subscriber profile at an instant of time, and grouping of subscribers needs to consider variation of subscriber preferences across time. Clustering in this case usually requires complex multivariate time series analysis‐based models. Because conventional time series clustering models have limitations around scalability and ability to accurately represent temporal behaviour sequences (TBS) of users, that may be short, noisy, and non‐stationary, we propose a latent Dirichlet allocation (LDA) based model to represent temporal behaviour of mobile subscribers as compact and interpretable profiles. Our model makes use of the structural regularity within the observable data corresponding to a large number of user profiles and relaxes the strict temporal ordering of user preferences in TBS clustering. We use mean‐shift clustering to segment subscribers based on their discovered profiles. Further, we mine segment‐specific association rules from the discovered TBS clusters, to aid marketers in designing intelligent campaigns that match segment preferences. Our experiments on real world data collected from a popular Asian communication service provider gave encouraging results.     

有序规则挖掘问题的研究

许多关于数据挖掘和机器学习的研究都集中于分类的研究，然而现实世界涉及到的不仅仅是分类问题，比如对象的排序问题。将有序规则的挖掘问题加以形式化，挖掘有序规则即要找到各个属性产生的排序与对象整体排序之间的关系。提出了有序信息表的形式化概念，然后提出了通过将有序信息表转化为一个二值信息表，继而挖掘有序规则的方法。