关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤，并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上，分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系，并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法，蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。     

一种新的关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要任务之一。为了进一步提高关联规则挖掘算法的认知特性和运算效果,提出了一种新的关联规则挖掘思想并由此构造了一种基于规则模糊认知图的关联规则挖掘算法。该算法使用规则模糊认知图进行知识表示,对每个挖掘到的关联规则进行可达模糊推理,从而减少了与数据库交互的次数。实验证明该方法与Apriori的关联规则算法相比,提高了关联规则挖掘的效率,增强了智能化程度。     

基于参考度的关联规则挖掘

针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加参考度,并给出了参考度的定义和基于参考度的关联规则挖掘算法。利用参考度将关联规则分为正关联规则、负关联规则和无效关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。最后给出了新算法的实验分析。     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

基于免疫算法的多维关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题,文章给出了一种基于免疫算法的多维关联规则挖掘算法,算法充分利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了关联规则的挖掘速度。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

挖掘关联规则的并行算法研究

对挖掘关联规则的算法进行了简单的回顾，分析了已有的挖掘关联规则算法的不足，介绍了几种挖掘关联规则的关行算法。     

基于矩阵的关联规则挖掘算法研究与改进

为了有效提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究基于矩阵的关联规则挖掘算法的基础上,提出了改进的关联规则挖掘算法DMApriori,并选取程序模拟超市购物产生的4个试验数据集,应用DMapriori算法对该数据集进行了关联规则挖掘;实验结果表明,该算法能平均提高关联规则挖掘时间20%;在计算数据库中的频繁项集时,通过有效裁剪布尔矩阵,使算法逐层扫描的数据量大大减少,并且对每个项集计数时,只扫描部分数据,提高了关联规则挖掘算法的性能。     

基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则算法研究

大数据集中挖掘正负关联规则是关联规则挖掘的重要研究内容。负关联规则挖掘存在挖掘关联规则数量多、难度大等问题,因此针对大数据集中挖掘正负关联规则提出一种基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则挖掘算法。该算法通过Gibbs抽样从原始数据集中挖掘得到重要的关联规则,并在Gibbs抽样的转移概率计算部分利用OpenMP并行技术进行加速。在只挖掘重要正负关联规则的同时,缩短挖掘时间,有效提高正负关联规则挖掘的效率。在UCI蘑菇数据集中使用该算法,实验结果显示该算法在大数据集中具有较好的表现。     

OLAP关联规则挖掘

该文提出一种新的关联规则挖掘方法,OLAP关联规则挖掘。OLAP关联规则挖掘是OLAP技术和一些高效的关联规则挖掘算法的结合。OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法。该文首先介绍了O-LAP关联规则挖掘的结构,最后详述了OLAP关联规则挖掘的具体实现。     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则挖掘的基本概念。提出了关联规则的分类方法．对一些典型算法进行了分析和评价。     

关联规则数据挖掘方法的研究

首先简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念、关联规则的基本原理及种类。然后详细地介绍了关联规则挖掘研究现状,讨论了Apriori算法的基本原理,同时也指出了Apfiofi算法的一些不足。针对这些不足提出了解决方法,描述了几种改进算法。最后对关联规则挖掘下一步的研究方向进行了展望。     

关联规则挖掘发现问题的协同式需求获取方法

提出一种关联规则挖掘发现问题的协同式需求获取方法。该方法的基本思想是：首先,通过关联规则挖掘发现问题;然后,识别问题的解决方案,进而获取隐藏于大量数据中的隐性需求。     

基于多维标度的快速挖掘关联规则算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面．文章在分析其基本模型和研究多维标度基本性质的基础上,提出一个新的基于多维标度的挖掘关联规则算法．该算法以数据项间的关联度量为依据,将各个数据项投影到多维空间上,进行降维处理,最后将数据项集间的关联关系以可视结果提供给用户.     

分布式环境基于相似度的关联规则挖掘模型的研究*

介绍了关联规则挖掘的基本原理和方法,详细分析了分布式关联规则挖掘算法并给出其模型;提出一种充分考虑数据源异构性、基于相似度的的分布式数据挖掘方法.实验证明该模型提高了挖掘的准确率.     

基于概念格的关联规则挖掘方法

对概念格在关联规则挖掘中的应用进行了研究.通过将概念格的外延和内涵分别与事务数据库中的事务和特征相对应,可以从概念格上产生频繁项集,进而挖掘关联规则.提出了一种基于概念格的关联规则挖掘方法,在背景中对象约简的基础上,构造出对象约简后的概念格,从新的概念格中先产生基本规则集,再根据用户给出的支持度阈值从基本规则集中挖掘出对用户有意义的规则,并给出了算法描述.该方法求出的关联规则和利用Apriori算法求出的结果是一致的.     

基于关联规则挖掘的网络行为分析系统设计

该文介绍了关联规则挖掘的基本原理,并在此基础上提出了一种基于关联规则挖掘的网络行为分析系统设计方案。该方案采用一种主动的监控分析模型,可以及时的分析用户网络访问行为,并对发现的用户异常行为进行一定的引导和管理。文中详细描述了该系统方案的总体结构和主要模块设计方法。     

关联规则挖掘优化方法研究

影响关联规则挖掘效率的主要因素是如何快速地求出频繁项目集,文章在分析关联规则挖掘基本原理及算法的基础上,研究一种从最大频繁项集生成所有强关联规则的优化方法,对快速生成关联规则具有一定意义。     

差分隐私保护研究综述

差分隐私保护通过添加噪声使数据失真,从而起到保护隐私的目的,对于一个严格定义下的攻击模型,其具有添加噪声少、隐私泄露风险低的优点。介绍了差分隐私保护的理论基础和最新研究进展,详细阐述了分类、聚类等差分隐私学习方法的最新研究情况,介绍了一个差分隐私保护的应用框架PINQ(privacy integratedqueries),并对未来的研究发展方向进行了展望。