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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
跨时间序列关联规则分析的高效处理算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
多元金融时间序列之间是互相影响的。该文就跨时间序列的关联规则挖掘提出一种新方法:ES-Apriori,此方法通过减少数据库扫描次数,优化内存分配,能够高效地分析多元时间序列之间的关联规则。试验表明,用此方法分析中国证券市场的股票时间序列非常有效。  相似文献   

2.
传统序列模式挖掘算法往往忽略了序列模式本身的时间特性,所考查的序列项都是单一事件,无属性约束.提出了一种挖掘多属性约束事件序列关联规则的方法.此方法基于传统的Apriori和AprioriAU算法.考虑了应用环境下事件序列模式中事件之间的过渡时间,采用分层式挖掘思想,先挖掘频繁序列模式,然后从频繁事件序列中挖掘多属性约束项的关联规则.实例分析为挖掘带时间限多属性约束的序列模式提供了实施思路.  相似文献   

3.
时序规则发现及其算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
该技术先把要考察的时间序列转换成子时间序列数据,然后对这些子时间序列数据进行挖掘, 从中提取关联规则。给出了时间序列关联规则的挖掘算法, 并举例说明该算法是有效的和可行的。  相似文献   

4.
针对当前大部分入侵检测系统(IDS)的报警信息只包括对单独攻击行为的描述,缺少攻击行为之间的关联规则,使得IDS数量巨大的报警数据难以理解的问题,探索并实现了一种通过将报警信息进行关联生成报警序列,并且使用Apriori算法挖掘报警序列中的攻击行为时序关联规则的方法.实验证明了该方法能检测出报警数据中蕴含的各攻击行为之间的时序关联规则.  相似文献   

5.
Granger因果关系检验在攻击检测中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
汪生  孙乐昌  干国政 《计算机应用》2005,25(6):1282-1285
在时态数据挖掘框架下,对基于Granger因果关系检验的攻击检测方法进行了研究。通过计算多个前兆输入时间序列与给定异常输出时间序列之间的因果关联程度,可从描述网络系统安全状态的多元时间序列数据集中检测出网络攻击行为的前兆,进而形成可供实际检测和预警使用的高置信度前兆规则和因果规则。对所提方法的正确性和精度进行了验证,并在设计的攻击检测与预警原型系统中对其进行了应用分析。  相似文献   

6.
Es-Apriori算法是一个对多元时间序列跨事务关联规则分析的高效处理算法,本文针对当前证券交易市场的特点对此算法的数据预处理部分改了一些改进,加入股票成交量数据项以及二维时间模式两种方式的分析.试验证明,该改进对投资者提供了更为有效的决策支持.  相似文献   

7.
布尔时间序列中的关联规则挖掘较难处理,因为多数关联规则仅挖掘不同事务共同出现的规则,难以体现同一事件在不同时间内动态变化间的关联性.鉴于此,提出一种新的关联规则挖掘框架,利用常量化表示布尔数据的时间属性,结合聚类算法和关联分析,提高规则的支持度,从而解决布尔时间序列数据在关联规则挖掘中的时间值表示问题,并使用多种指标评价规则与传统算法比较.在真实的中风病预后好转数据预测中验证了所提出算法的有效性.  相似文献   

8.
针对现有关联规则挖掘算法大多是挖掘一种静态关联规则的情况,介绍动态关联规则的定义,给出动态关联规则元规则的形式化定义,解决规则随时间的推移可能会有很大变化的情况下为规则建立元规则的问题,描述一种基于时间序列模型的预测和分析动态关联规则的元规则的方法,从而较好地拟合历史数据,给出满足一定显著性水平预测趋势模型的方程,挖掘规则的变化趋势,为规则建立元规则。  相似文献   

9.
提出了一种挖掘量化关联规则的MQAR算法。此算法在挖掘关联规则时,只需扫描事务数据库一遍,提高了数据挖掘的效率;并且存放辅助信息所占的内存空间大大少于现有的挖掘算法;同时此算法不仅能挖掘出有关联的数据项集,还能找出这些项集之间数量上的相互关系。  相似文献   

10.
一种基于关联规则挖掘的组织数据方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
孔令富  王晗  练秋生 《计算机工程》2006,32(21):12-14,5
针对在数据挖掘中采用二进制转换的方法,定义了二进制序列集的相关概念并为此提供依据。分析了事务与关联规则在二进制序列集中的表示方法及其在空间、时间上的复杂度。通过实验验证,在关联规则数据挖掘中采用二进制序列集这一组织数据方法是有效且可行的。  相似文献   

11.
An efficient algorithm for mining frequent inter-transaction patterns   总被引:1,自引:0,他引:1  
In this paper, we propose an efficient method for mining all frequent inter-transaction patterns. The method consists of two phases. First, we devise two data structures: a dat-list, which stores the item information used to find frequent inter-transaction patterns; and an ITP-tree, which stores the discovered frequent inter-transaction patterns. In the second phase, we apply an algorithm, called ITP-Miner (Inter-Transaction Patterns Miner), to mine all frequent inter-transaction patterns. By using the ITP-tree, the algorithm requires only one database scan and can localize joining, pruning, and support counting to a small number of dat-lists. The experiment results show that the ITP-Miner algorithm outperforms the FITI (First Intra Then Inter) algorithm by one order of magnitude.  相似文献   

12.
事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务问频繁项集的数量随滑 动时同间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点.提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形武压缩事务,从而提高支持度的计算效事.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.  相似文献   

13.
约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。  相似文献   

14.
一种基于最大频繁项目集的挖掘事务间关联规则方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
任永功  张琰渝 《计算机科学》2008,35(11):185-188
Web事务间关联规则挖掘是通过发现网页之间的关联关系来预测用户的兴趣。提出一种新的事务间关联规则挖掘方法,通过对MAFIA算法改进,得到最大频繁项目集的同时得到对应的共有用户集,通过对事务内到事务间最大频繁项目集的转换,分析不同用户之间的关系,分析用户对网站上不同网页的访问数据,直接发现不同用户之间的关联关系来预测用户的兴趣。该方法经试验证明能够更加全面的预测用户感兴趣的网页,更好地为用户提供个性化服务。  相似文献   

15.
挖掘时间序列motif间潜在的关联规则可以在预测未来趋势方面发挥重要作用,时间序列motif即时间序列中先前未知的重复出现的模式。针对符号化时间序列提取motif导致信息丢失的问题,提出基于剪枝技术的motif提取算法PM_Motif,实现了保留原始信息的motif的精准快速提取;针对分割motif来发现其内部关联规则导致的规则不一致的问题,从motif间的关联规则入手,给出了基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘算法,从根本上避免了因motif分割引起的不确定性,保证了规则的一致性;最后,引入了关联规则评价参数RM,在多数据集上证明了关联规则的预测性能。  相似文献   

16.
在研究负关联规则相关特性的基础上,将向量内积引入到该领域,提出了一种基于向量内积的多最小支持度正负关联规则挖掘算法。考虑到事务数据库中各项集分布不均而导致的单一最小支持度难以设定的问题,采用了多最小支持度策略,设计了一种能同时挖掘出频繁与非频繁项集,以及从这些项集中挖掘出正负关联规则的算法。实验结果表明,该算法仅需扫描一次数据库,且具有动态剪枝,不保留中间候选项和节省大量内存等优点,对事务数据库中负关联规则的挖掘具有重要意义。  相似文献   

17.
多时间序列跨事务关联分析研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
论文的研究目的是为了对时间序列的发展趋势进行预测。采用的方法是对多时间序列进行跨事务关联规则分析,利用关联规则中前件和后件的时间差进行预测。提出了跨事务关联规则挖掘ITARM,该算法采用了基于压缩FP-树的、分而治之的挖掘方法。算法在产生了频繁1-项集之后,分别利用1-项集中的项作为约束条件,建立压缩FP-树,挖掘跨事务关联规则。文中给出了算法的主要设计思想和算法的伪代码,并对算法的性能进行了测试。测试结果表明,ITARM算法是一个时间和空间性能都较高的跨事务关联规则挖掘算法。  相似文献   

18.
In this paper, we propose an algorithm called PITP-Miner that utilizes a projection based approach to mine frequent inter-transaction patterns efficiently. The algorithm only searches for local frequent items in a projected database that stores potential local inter-transaction items and partitions the database into a set of smaller databases recursively. In addition, two pruning strategies are designed to further condense the partitioned databases and thus accelerate the algorithm. Our experiment results demonstrate that the proposed PITP-Miner algorithm outperforms the ITP-Miner and FITI algorithms in most cases.  相似文献   

19.
多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张慧哲  王坚 《计算机应用》2007,27(9):2290-2293
某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度,针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法,并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库,克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明,新算法的性能可以和FP-growth算法相比,而且可以处理多重最小支持度的问题。  相似文献   

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