基于时序向量聚类的周期关联规则发现算法

针对目前周期关联规则难以划分时间区域和基础算法效率低等问题,提出一种基于周期关联规则的发现算法(CARDSATSV)。采用由项目支持度组成的时序向量作为时域数据特征点进行聚类,用DB Index准则控制聚类个数以达到最佳的聚类效果。给出CFP-tree算法来发现周期关联规则,利用基于条件FP-tree 的周期性剪裁技术提高算法效率。实验表明,和目前周期关联规则发现算法相比,CARDSATSV可以发现更多有用的周期关联规则,时空效率有一定的提高。     

基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法

传统的类关联规则挖掘方法在挖掘完整的规则数据集时往往需要消耗很长的时间。为了解决这个问题,提出一种高效的基于等价类规则树的类关联规则挖掘算法。首先,通过分析等价类规则树挖掘类关联规则算法存在的耗时问题,设计一个树结构存储数据集的频繁项集;接着,基于这棵树推导出一些修正树上节点和减少节点信息计算量的定理;最后,利用这些定理得到一个有效的适用于挖掘类关联规则的算法。实验结果表明,与其他较为先进的基于等价类规则树的关联规则挖掘算法相比,所提算法更加高效。     

基于聚类的快速时域关联规则发现算法

时域数据的挖掘是数据挖掘领域经常遇到的问题。而时域关联规则的发现研究是关联规则的一个重要研究课题。该文在对周期关联规则进行深入研究的基础上，形式化定义了基本的时域关联规则概念，并提出了基于Apriori的发现周期关联规则的CCAR算法。CCAR的核心思想是首先把各项目按照周期时间分布进行聚类，根据聚类结果把每个项目分成几个动态的有效时间区域。在应用Apriori算法时，用项目的各个时间区域扩展项目集Ⅰ，然后根据作者提出的带时间属性的JOIN操作由Lk-1生成Ck，并由约简操作删除Ck中不满足条件的候选频繁项目集以提高算法的效率。算法理论分析和实验都表明CCAR是有效的。     

关联规则的相似性度量与聚类研究

由于进行关联规则挖掘过程中会产生大量规则,给关联规则的后期分析与利用带来了巨大障碍.针对关联规则的特点,提出了一种新的规则相似性度量方法,通过相似性度量方法推出新的规则距离度量方法,运用系统聚类中的类平均法进行聚类.实验结果表明,该距离度量方法考虑了关联规则的整体信息,依据聚类谱系图和规则散点图,确定了类和类的个数,有利于规则的分类处理.     

基于模糊聚类的模糊关联规则挖掘

通过模糊聚类，从已知数据中得到数据点对数据类的隶属度，并以此进行模糊关联规则的挖掘，从而使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家预先给出的隶属度函数；并且实验表明。聚类并没有带来显著的顿外计算时间，对于大型数据库，文章提出的方法是有效的。     

基于聚类和关联规则的挖掘算法

数据挖掘技术中关联规则可以很好地发现数据项之间存在的相互关系，同时有大量的挖掘算法可供选择。聚类分析就是通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。本文研究 聚类和关联规则的挖掘算法。     

基于一个新的类的关联分类方法

为得到更高的分类精度和效率,提出了基于一个新的类的关联分类算法CACA(a new class based associative classifica-tion approach)。该方法使用基于策略的类来削减频繁模式的搜索空间;设计一个OR-Tree(ordered rule-tree)的有序规则树来存储规则和他们的信息并且重新定义一个紧凑集,以便构造的分类器也是紧凑唯一的;同步规则的生成和分类器的构造以缩小规则的挖掘空间以便加快规则的生成。实验结果表明,CACA算法在关联分类方法中具有更高的准确度和效率。     

改进的基于距离的关联规则聚类

关联规则挖掘会产生大量的规则,为了从这些规则中识别出有用的信息,需要对规则进行有效的分类组织.现有的规则聚类方法往往直接计算规则间的距离,忽略了项与项之间的联系,不能精确得出规则间的距离.提出一种改进的规则间距离的度量方法,首先计算项间的距离,其次计算相集间的距离和规则间的距离,最后基于此距离利用DBSCAN算法对关联规则进行聚类.实验结果表明,此方法是有效可行的,并能准确发现孤立规则.     

多类关联规则生成算法

针对传统关联规则算法产生的规则关联性弱、种类少的缺点,结合Spearman秩相关系数,提出了一种多类关联算法。该算法在传统算法产生的强规则基础上,利用Spearman秩相关方法计算出规则中产品间的同步异步等相关性。将其作为兴趣度阈值,算法可同时产生同步正规则、异步正规则、同步负规则和异步负规则四类关联规则,且规则间联系紧密。实验结果表明了算法的有效性和优越性。     

关联规则的冗余删除与聚类

关联规则挖掘常常会产生大量的规则，这使得用户分析和利用这些规则变得十分困难，尤其是数据库中属性高度相关时，问题更为突出．为了帮助用户做探索式分析，可以采用各种技术来有效地减少规则数量，如约束性关联规则挖掘、对规则进行聚类或泛化等技术．本文提出一种关联规则冗余删除算法ADRR和一种关联规则聚类算法ACAR．根据集合具有的性质，证明在挖掘到的关联规则中存在大量可以删除的冗余规则，从而提出了算法ADRR；算法ACAR采用一种新的用项目间的相关性来定义规则间距离的方法，结合DBSCAN算法的思想对关联规则进行聚类．最后将本文提出的算法加以实现，实验结果表明该算法暑有数可行的．且具较高的效率。     

OLAP关联规则挖掘

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。     

联机分析关联规则挖掘的研究

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。     

一个最优分类关联规则算法

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。     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。     

关联规则挖掘的基本算法

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。     

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。     

几种典型关联规则算法的分析与比较

数据挖掘是目前比较热门的一个研究领域,而关联规则的挖掘又是数据挖掘的一个重要课题。首先介绍关联规则的基本概念和它的挖掘过程,然后就几种典型的关联规则算法进行概括并对它们进行分析和性能的比较,对关联规则挖掘应用的现状进行总结。     

几种典型关联规则算法的分析与比较

数据挖掘是目前比较热门的一个研究领域,而关联规则的挖掘又是数据挖掘的一个重要课题。首先介绍关联规则的基本概念和它的挖掘过程,然后就几种典型的关联规则算法进行概括并对它们进行分析和性能的比较．对关联规则挖掘应用的现状进行总结。     

基于关联规则的数据挖掘技术综述

阐述在数据挖掘领域中的四种常用的数据挖掘技术方法,以数据挖掘技术中的关联规则挖掘为基础,阐述关联规则挖掘的经典算法Apriori算法的基本思想。通过关联规则挖掘算法实验给出该算法的具体使用方法,总结该算法存在的不足。     

数量关联规则挖掘及其典型算法分析

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,而数量关联规则的发现不同于传统的布尔型关联规则。介绍了数量型关联规则挖掘的方法、步骤以及存在的问题,分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法,提出了IQAM算法,并对数量型关联规则的挖掘进行了展望。