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许多现实数据库都存在时态语义问题,因此在挖掘关联规则时附加上时态约束会使规则更具有实际意义。但目前提出的大多数时态关联规则挖掘算法,一般都认为每个数据项的重要性相同,而从决策者角度出发,往往会优先考虑利润较高的项目。提出了一种加权时态关联规则挖掘算法,以项目的生命周期作为时间特征,允许用户设定不同的项目权重。实验结果证明,该算法不仅能有效地发现加权时态关联规则,而且挖掘出的规则更有价值。 相似文献
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时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。 相似文献
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基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF).DMARF算法设置了中心结点,利用局部频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集.DMARF算法采用顶部和底部策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果均表明了DMARF算法是快速而有效的. 相似文献
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利用时态关联规则的分析,可以得到一系列相关性的项目集合,从而为决策提供更加有利的帮助和支持。在研究了传统的静态关联规则的基础上,提出了一种以交易规模的变化率为处理对象,即考虑各类项目交易量的变动状况的时态关联规则的表述与挖掘方法,并对其表述形式及算法实现进行了探讨。 相似文献
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基于改进FP-树的最大模式挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-M ax;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明,IFP-M ax的挖掘速度比M AFIA和GenM ax大约快一个数量级。 相似文献
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基于PC-树的关联规则挖掘方法 总被引:4,自引:0,他引:4
关联规则是数据挖掘的一种常用方法,特别是用在货篮分析中,而关联规则的经典算法Apriori及其改进算法的时间复杂度和空间复杂度都比较高,对于数据库更新、用户定义最小支持度等动态数据挖掘的成本太高。针对这种情况,提出了用PC-树寻找频繁项集的算法,实现高效的动态数据挖掘。 相似文献
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基于改进FP-树的最大项目集挖掘算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题。FP-growth算法是目前最有效的频繁模式挖掘算法之一,其在挖掘最大项目集时要递归生成大量的条件FP-树,存在时空效率不高的问题。于是结合改进的FP-树,提出了一种快速挖掘最大项目集的算法。该算法利用改进的FP-树是单向的且每个节点只保留指向父节点的指针,可以节约大量的存储空间;同时引入项目序列集和它的基本操作,使挖掘最大频繁项目集时不生成含大量候选项目的集合或条件FP-树,可以快速地挖掘出所有的最大频繁项目集。实例分析证明所提出的算法是可行的。 相似文献
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基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法 总被引:11,自引:0,他引:11
在FP-tree结构的基础上提出了最大频繁模式挖掘算法FP-Max。算法FP-Max只需要两次数据库扫描,挖掘过程不会产生候选项集。实验表明.算法FP-Max在挖掘密集型数据集方面是高效的。 相似文献
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虽然FP-Growth算法能够有效地从数据库中挖掘频繁模式,但如何由其挖掘出的频繁模式中高效地产生关联规则仍是一个相当复杂的问题。该文提出了用于组织频繁模式的线索频繁模式树(TFPT)和一个从TFPT中挖掘关联规则的高效算法—最短模式优先算法(SPF)。挖掘模式Y的关联规则时,SPF算法应用了两个优化策略,避免了对大量的不可能成为规则XY-X左部的Y的子集的检查,从而获得了很好的性能。实验表明:与类FP-Growth算法结合时,SPF算法运行速度远远快于Apriori算法,并有相当好的可伸缩性。 相似文献
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一个改进的关联规则的频繁项目集数据挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在关联规则中的Apriori算法,具有天生的缺陷,运行效果很不理想。为了克服Apriori算法的缺点,本文提出了一个改进的算法:在产生频繁项目集组合时,只需扫描数据库一次,这样就可以有效率地降低I/O的存取时间,更快速地找出符合使用者需求的关联规则。仿真实验表明,该算法是有效的。 相似文献
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关联规则算法的实现与改进 总被引:11,自引:0,他引:11
关联规则作为一种数据挖掘的工具,它能够发现数据项集之间有趣的关联。在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一。面对大量复杂的数据集,怎样选择数据结构,怎样优化处理过程,对于此算法的性能将会十分重要。该文首先介绍了关联规则的原理和Apriori算法的实现,然后提出了对该算法的若干改进,例如:采用树型结构存取频繁项集,使用三种缓存优化的方法等。这些优化都能够在整体上提高算法的效率。对于大数据项,试验显示,这些改进能够正确、有效、快速地实现Apriori算法。 相似文献