高效的关联规则挖掘算法

针对Apriori算法多次扫描数据库且生成的候选项集数量大的缺陷,提出了一种数据库优化策略,并结合修剪频繁集和连接优化策略,得到一种新的关联规则挖掘算法-NApriori算法.该算法减小了数据库的规模以及候选项集的数目,避免了连接过程中相同项目的重复比较.实验表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

带数据项约束的序列模式挖掘

传统的数据挖掘方法会生成大量的模式和规则,且难以理解,而实际上用户感兴趣的只是其中的一小部分.针对该问题,在挖掘序列模式的PrefixSpan算法基础上提出一种带数据项约束的序列模式挖掘方法,通过数据项约束,减少了搜索空间.实验结果表明,该方法可以有效地挖掘出满足数据项约束的序列模式.     

一种挖掘多维序列模式的有效方法

提出了一种新的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,在包含此模式的所有元组中的多维信息中挖掘频繁1-项集,由得到的频繁1-项集开始,循环的由频繁（k-1）-项集（k>1）连接生成频繁k项集,从而得到所有的多维模式。该算法通过扫描不断缩小的频繁（k-1）-项集来生成频繁k项集,减少了扫描投影数据库的次数,因而减少了时间开销,实验表明该算法有较高的挖掘效率。