垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘

针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法安全性不高和挖掘效率较低的问题,提出了一种隐私保护关联规则挖掘算法.算法采用一种新的点积协议,通过引入逆矩阵和随机数隐藏原始输入信息,具有较好的安全性;利用挖掘最大频繁项集来代替挖掘所有频繁项集,采用深度优先遍历策略,结合各种剪枝策略,明显加快了频繁项集的生成速度,大大减少计算代价.实验结果表明,挖掘效率得到了很大提高.     

基于小波变换的分布式隐私保护聚类算法

针对现有隐私保护聚类算法无法满足效率与隐私之间较好折中的问题,提出一种基于安全多方计算(SMC)与数据扰动相结合的分布式隐私保护聚类算法。各数据方用小波变换实现数据压缩和信息隐藏,并用属性列的随机重排来防止数据重构可能产生的信息泄露。该算法仅使用压缩重排后的数据参与分布聚类计算,因此计算量和通信量小,算法效率高,而多重保护措施有效保护了隐私数据。因小波变换具有高保真性,所以聚类精度受小波变换的影响较小。理论分析和实验结果表明,所提算法安全高效,在处理高维数据时全局F测量值和执行效率优于基于Haar小波的离散余弦变换(DCT-H)算法,解决了效率与隐私之间的折中问题。     

基于FP-Growth的战略绩效关联分析算法研究

在处理战略绩效KPI关联规则挖掘的问题时,由于FP-Growth不能根据业务的需要简化计算过程,从而产生了许多冗余计算,影响了算法的效率。因此,提出了一种基于FP-Growth的战略绩效关联分析算法。通过采用基于规则的约束方法对FP-Growth算法进行改进。一方面,在挖掘的过程中添加剪枝操作,提高频繁项集的挖掘效率;另一方面,在关联规则产生过程中,添加规则约束,生成符合业务要求的关联规则,从而减少了冗余计算,提高了算法的效率。最后,以"某高校科研服务质量指标"为例,验证了该算法的可行性。     

分布式环境下关联规则的安全挖掘算法

提出了分布式数据库的关联规则的安全挖掘算法PPDMA，通过应用密码学方法对站点间传送的用于挖掘全局频繁项集的被约束子树及其它信息进行加密，增加“干扰”信息，在接收站点对加密信息进行解密，达到不披露用户信息的目的，起到保护用户隐私的作用，以进行关联规则的安全挖掘。分析表明，该算法是正确可行的。     

基于关联图的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法。该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率。     

基于隐私保护的关联规则挖掘算法

基于隐私保护的关联规则挖掘在挖掘项集之间的相关联系的同时,可以保护数据提供者的隐私。基于数据变换法,提出使用高效数据结构即倒排文件的隐私保护关联规则挖掘算法IFB-PPARM。针对特定的敏感规则以及给定的最小支持度和置信度,得到所需要修改的敏感事务并对其做适当的处理。算法只需对事务数据库做一次扫描,并且所有对事务的处理操作都在事务数据库映射成的倒排文件中进行。分析表明,该算法具有较好的隐私性和高效性。     

正相关性指导下的关联规则剪枝算法

基于支持度和置信度模型的关联规则剪枝算法会挖掘出很多无趣规则。针对该问题,提出一种正相关性指导下的关联规则剪枝算法。利用全置信度和提升度构造一个正相关性评价函数,以此对频繁项集进行剪枝。实验结果表明,该算法能减少无趣关联规则数量,提升挖掘结果质量,缩短挖掘时间。     

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.     

基于分类修剪的关联分类算法改进

针对现有关联分类算法资源消耗大、规则剪枝难、分类模型复杂的缺陷,提出了一种基于分类修剪的关联分类算法改进方案ACCP.根据分类属性值的不同对分类规则前项进行分块挖掘,并对频繁项集挖掘过程和规则修剪进行了改进,有效提高了分类准确率和算法运行效率.实验结果表明,此算法改进方案相比传统CBA算法和C4.5决策树算法有着更高的分类准确率,取得了较好的应用效果.     

Apriori算法中频繁项集挖掘实现研究

在数据挖掘中,关联规则是发现知识的一种有效方法,而频繁项集的挖掘是关联规则中发现强规则的基础,其中连接与剪枝是逐层迭代求解k-项频繁集的核心算法。因此,文中主要介绍了基于连接与剪枝挖掘频繁项集的实现过程,并通过挖掘对传统购物篮数据中的频繁项集进行了验证,结果是一致的。算法的有效性也为进一步挖掘关联规则中的强规则提供了基础。     

不确定数据频繁闭项集挖掘算法

由于不确定数据的向下封闭属性,挖掘全部频繁项集的方法会得到一个指数级的结果。为获得一个较小的合适的结果集,研究了在不确定数据上挖掘频繁闭项集,并提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法——NA-PFCIM。该算法将项集挖掘过程看作一个概率分布函数,考虑到基于正态分布模型的方法提取的频繁项集精确度较高,而且支持大型数据库,采用了正态分布模型提取频繁项集。同时,为了减少搜索空间以及避免冗余计算,利用基于深度优先搜索的策略来获得所有的概率频繁闭项集。该算法还设计了两个剪枝策略:超集修剪和子集修剪。最后,在常用的数据集(T10I4D100K、Accidents、Mushroom、Chess)上,将提出的NA-PFCIM算法和基于泊松分布的A-PFCIM算法进行比较。实验结果表明,NA-PFCIM算法能够减少所要扩展的项集,同时减少项集频繁概率的计算,其性能优于对比算法。     

改进的基于频繁模式树的最大频繁项集挖掘算法——FP-MFIA

针对最大频繁项目集挖掘算法(DMFIA)当候选项目集维数高而最大频繁项目集维数较低的情况下要产生大量的候选项目集的缺点,提出了一种改进的基于频繁模式树(FP-tree)结构的最大频繁项目集挖掘算法--FP-MFIA。该算法根据FP-tree的项目头表,采用自底向上的搜索策略逐层挖掘最大频繁项目集,从而加速每次对候选集计数的操作。在挖掘时根据每层的条件模式基产生维数较低的非频繁项目集,尽早对候选项目集进行剪枝和降维,可大量减少候选项目集的数量。同时在挖掘时充分利用最大频繁项集的性质,减少搜索空间。通过算法在不同支持度下挖掘时间的对比可知,算法FP-MFIA在最小支持度较低的情况下时间效率是DMFIA以及基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)的2倍以上,说明FP-MFIA在候选集维数较高的时候优势明显。     

减少候选项集的数据流高效用项集挖掘算法

大数据环境下高效用项集挖掘算法中过多的候选项集极大地降低了算法的时空效率,提出了一种减少候选项集的数据流高效用项集挖掘算法。首先,通过数据流中当前窗口的一次扫描建立一个全局树,并降低全局树中头表入口与节点的冗余效用值;然后,基于全局树生成候选模式,基于增长算法降低局部树的候选项集效用;最终,从候选模式中选出高效用模式。基于真实数据流的实验结果表明,本算法的时空效率与内存占用比均优于其他数据流的高效用模式挖掘算法。     

一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner

分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系，提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner（The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets），采用深度优先方法搜索项集空间，采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简，并采用多种有效剪枝策略和优化策略，提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验，实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

隐私保护的分布式决策树分类算法的研究*

针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私保护分布式决策树分类算法不仅很好地保护了原始数据不泄露,同时保持了较高的分类精度。     

一种频繁核心项集的快速挖掘算法

传统的频繁核心项集挖掘需多次生成和反复扫描数据库,导致生成效率低下。为此,提出一种快速生成频繁核心项集算法FMEP。该算法使用Rymon枚举树作为搜索空间,并采用分而治之的策略选择特定的路径进行剪枝。利用频繁核心项集特有的反单调性质,可以快速地判断某一个候选项集是否为频繁核心项集,而无需和所有直接子集的析取支持度进行比较。通过上述方法,可以达到快速挖掘的目的。实验结果证明,该算法能够在挖掘出所有的频繁核心项集精简表示元素的同时,降低消耗时间,与MEP算法相比,在密集型数据集上的时间可缩短2倍以上,在稀疏型数据集上时间至少缩短30%。     

基于FS-tree的频繁模式挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向,用于发现项集之间的关联性。FP-growth算法通过构造FP-tree产生频繁集,由于其不生成候选集从而大大降低了搜索开销,其缺点是占用大量的内存空间。基于FP-growth的算法思想,提出基于FS-tree(频繁1-项子树)的频繁模式挖掘算法,通过将FP-tree拆分为多棵FS-tree,使算法的空间复杂度明显减小。实验表明,该算法是有效的。     

隐私保护的跨多表频繁项集挖掘

给出将跨两表频繁项集挖掘方法扩展到跨三表频繁项集挖掘方法的技术,以三表频繁项集的公共属性记数集作为三方安全协议的参数,设计一个跨三表频繁项集挖掘的隐私保护算法,以便在挖掘求出跨三表频繁项集的同时保护三表中的隐私信息。理论分析和实验结果表明,算法安全、高效,具有可扩展性。     

基于排序索引矩阵的频繁项集挖掘算法

针对Apriori算法产生候选项集的问题,提出一种基于排序索引矩阵(SIM)的频繁项集挖掘算法.将频繁1-项集形成的1-项集向量依次与对应矩阵相乘,生成频繁2-项集.从频繁3-项集开始,对每次生成的频繁k-项集建立SIM,借助SIM结构实现项集的跨越式搜索和连接.整个过程只需扫描一次数据库,不会产生候选项集.实验结果表明,该算法能提高频繁项集的挖掘效率.