一种高效的最大频繁项挖掘算法

提出一种下三角矩阵的最大频繁项挖掘算法DTMFIM,首先将事务数据库映射到一个布尔矩阵中,并产生频繁1-项集,然后根据频繁1-项集生产频繁2-项集,且对其结果用下三角的布尔矩阵存储,最大频繁项集可通过这个下三解矩阵求得,在求解过程中不断地压缩这个下三角矩阵.实验表明,此算法实现简洁、高效,与经典的Apriori算法及部分Apfiori改进算法相比,特别对大事务集、长项目集数据挖掘效果更为明显.     

基于矩阵约简的Apriori算法改进

 Apriori算法在搜索频繁项集过程中,通常需要对数据库进行多次的重复扫描和产生大量无用的候选集,针对此问题提出一种基于矩阵约简的Apriori改进算法。该算法只需扫描一次数据库,将数据库信息转换成布尔矩阵,根据频繁k-项集的性质推出的结论来约简数据结构,有效地降低无效候选项集的生成规模。通过对已有算法的对比,验证该算法能有效地提高挖掘频繁项集的效     

一种基于矩阵的Apriori改进算法

针对Apriori算法中I/O负载大和减枝过程中生成大量中间结果两个性能瓶颈问题,提出了一种事务矩阵和项集矩阵的Apriori改进算法.算法的基本思想是:扫描数据库生成事务矩阵,通过事务矩阵和项集矩阵之间的运算代替Apriori算法中的数据库扫描得到频繁项集,减少I/O负载,加快候选项集的验证速度;通过对频繁项集矩阵的操作,减少生成候选频繁项集的数目,避免Apriori算法减枝步骤中对候选项集的分解和判断.通过仿真验证了改进算法的有效性.     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题，通过对事务数据库的布尔化表示，提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量，从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明，该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库，而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库，同样也有较好的应用。     

一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法

Apriori是挖掘频繁项集的基本算法,目前该算法及其优化变种都没有解决候选项及重复扫描事务数据库的问题.文章通过对Apriori及其优化算法的深入探究,提出了一种基于单事务组合项集的挖掘算法,该算法在一个事务内部对"数据项"进行组合,在事务数据库中对所有相同"项集"进行计数.不经过迭代过程,不产生候选项集,所有频繁项集的挖掘过程只需对事务数据库一次扫描,提高了频繁项集挖掘效率.     

一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容.为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法.算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开.这样大大减少了数据库的扫描次数.算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单"与"操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集.经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori 算法.     

基于布尔矩阵的关联规则算法研究*

针对可快速在大型交易事务数据库中挖掘关联规则的问题,基于布尔矩阵提出一种新的挖掘算法。该算法通过仅需存储布尔位节约了内存,通过简单布尔运算提高了求解频繁项集的效率。实验证明该算法较之于Apriori 算法有更好的性能。     

基于向量和矩阵的频繁项集挖掘算法研究

为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法.该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支持度大小进行非递减排序,排序后在很大程度上减少了用于扩展的k-项集(k＞2),生成一个2-项集支持度矩阵,由频繁k-项集(k≥2)扩展生成频繁(k+1)-项集.大量实验结果表明,VMA算法的性能不但明显优于Apriori算法,而且适应于大型事务数据库中频繁项集挖掘.     

利用项集的分解寻求最大频繁项集

寻求最大频繁项集是关联规则挖掘的最重要步骤,通过研究Apriori算法的基本思想,利用Apriori性质对数据库中项集进行分解直接寻找最大频繁项集,避免扫描整个事务数据库而是有针对性的扫描部分数据,从而提高算法效率.     

采用布尔映射矩阵的Apriori算法改进研究

针对Apriori算法在数据挖掘过程中需要产生大量的候选集及重复扫描事务数据库等不足,本文基于事务数据库的布尔映射矩阵,提出一种仅需一次扫描数据库的方法。该方法不需要产生候选项集,通过矩阵行交、列交运算及相似度矩阵行交运算,按照项目维度由大到小的反向迭代方法即可发现频繁项集的布尔映射矩阵改进算法(BMM_IA)。研究与实验表明,改进算法节省内存开销、运算速度快,为关联规则挖掘研究与应用提供了新路径。     

改进关联规则算法在高校教学管理中的应用

在分析基于位向量和无向图Apriori的基础上,提出一种改进的关联规则算法VGApriori。该算法将事务数据库的多次扫描和支持度计算转化为位向量的计算,将频繁项集的挖掘转换为无向图的完全子图挖掘,进一步缩减候选项集,提高频繁项集的发现效率。该算法在高校教学管理系统应用中取得较好的效果。     

基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何高效地挖掘频繁项集是关联规则挖掘的主要问题。该文根据集合论和矩阵理论,提出一种基于矩阵的频繁项集挖掘算法。该算法只需扫描数据库一次,就能把所有事务转化为矩阵的行,把所有项和项集转化为矩阵的列,在对矩阵操作时能一次性产生所有频繁项集,且当支持度阈值改变时无需重新扫描数据库。实验结果表明,该算法的挖掘效率高于Apriori算法。     

基于属性分组的高效挖掘关联规则算法

挖掘频繁项集在数据挖掘中有着重要的作用。目前,关于频繁项集的挖掘问题已经提出了一些算法,虽然实现了一次扫描数据库即可以发现所有的频繁项集,但是当属性数目很多时,算法的执行效率下降很快。论文首次提出了利用属性分组作为挖掘关联规则的工具,给出了基于属性分组的频繁项集挖掘算法,用矩阵来存储数据库属性间的信息并提取频繁项集,而且不产生候选项集。经实验验证该算法是快速有效的。     

基于向量内积的非频繁项挖掘算法研究

针对负关联规则中非频繁项集的生成问题,将向量内积引入到该领域.通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配,提出了一种新的非频繁项集快速生成算法.该算法首先将布尔化所得矩阵中的向量进行内积运算,通过逐层递增的思想,用两级支持度模型来约束非频繁项集与频繁项集的产生,使非频繁项集不仅可由频繁项集之间连接产生,而且...     

改进的频繁项集挖掘算法研究

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据,并结合矩阵运算求项集的支持数,有效减少了事务数据库的扫描次数;利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树,有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。     

高速边界扫描主控器设计

分析边界扫描测试技术的工作机制和对测试支撑系统的功能需求,提出一种基于USB总线的高速边界扫描测试主控器的设计方案。利用CY7C68013作为USB2．0接口控制器,使用CPLD实现JTAG主控硬核,完成JTAG协议和USB总线协议的相互转换。JTAG的TCK时钟频率可调,最高可达48MHz。用户可利用该边界扫描控制器方便高效地进行边界扫描测试。     

一种基于关系数据库的频繁项集挖掘算法

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的一个十分重要的组成部分，目前对于事务数据库频繁项集的挖掘算法研究较多。本文根据事务数据库中布尔型频繁项集挖掘的理论和方法，再结合关系数据库的特殊性，利用标准SQL语言提出了一种新的在关系数据库中挖掘频繁项集的简易算法。实验证明该算法具有较高的效率。     

基于改进的关联规则挖掘算法的研究

A priori算法是经典的关联规则挖掘算法,它利用逐层搜索的迭代方法完成频繁模式的挖掘工作,反复进行连接剪枝操作,思路简单易操作,但也伴随着产生庞大候选集,多次扫描数据库产生巨大I/O开销的问题,提出一种改进算法:基于矩阵的关联规则挖掘算法,同A priori算法比较,该算法只需扫描一遍数据库,就可直接查找k-频繁项集,尤其是当频繁项集较高的时候,该算法具有更高的执行效率,在大数据量的情况下更具有可行性。     

挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度。实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量,比已有算法执行效率明显提高,同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性。