浅谈关联规则挖掘

首先扼要地介绍了当前关联规则挖掘的研究情况和一些典型关联规则挖掘算法，并分析了传统关联规则挖掘算法的不足。与此同时，介绍了几种优化算法，进而指出关联规则的价值衡量方法。最后，展望了关联规则挖掘技术的未来研究方向。     

基于关联规则的软件多故障定位技术

为了提高软件故障的定位效率,提出一种基于关联规则的软件多故障定位技术。通过使用聚类方法把失败的测试用例分成针对特定错误的聚类,使用基于交叉表的软件故障定位方法发现软件中的故障,在定位过程中使用关联规则挖掘高可疑代码与软件故障的关系,提高故障定位的效率,最后对Siemens用例集和Tarantula方法进行对比。实验表明基于关联规则的软件多故障定位技术在软件多故障定位方面效率优于Tarantula方法。     

基于支持度-置信度框架的负关联规则研究

基于支持度-置信度框架的关联规则存在一些缺陷,它可能产生负关联规则,而这种负关联规则又不容易被发现.实际上负关联规则对于实际应用上的研究很有价值.文中给出了一种负关联规则的判断方法并提出了一种挖掘负关联规则的算法.     

基于加权关联规则的护理人员职场偏差行为研究

利用加权关联规则方法提取护理人员职场偏差行为问卷研究中的规则,样本包括539名护理人员.鉴于偏差行为影响因素重要性的不一致,基于传统的关联规则Apriori算法,设计并实现了加权关联规则的挖掘算法,应用于护理人员偏差行为的研究.实验表明,与Apriori算法相比,加权关联规则方法提取出更多的规则,并且可以增强某些规则的支持度和置信度,使这些规则更容易被发现,说明该方法是可行的.     

一种安全事件模糊关联规则挖掘算法

随着信息技术和数据库技术的飞速发展,从大量的数据中获取有用的信息和知识变得越来越重要。模糊关联规则挖掘是数据挖掘中针对数量型属性关联规则发现的一种有效方法。提出了一种基于矩阵的模糊关联规则挖掘算法,并将其应用于网络安全事件关联分析中,通过对DARPA标准数据集的分析,得出了预期数量的关联规则,并成功验证了某些攻击场景,该模糊关联规则挖掘算法取得了较好的实验结果。     

关联规则挖掘的软集包含度方法

本文在深入研究软集数据分析的基础上,将包含度引入软集数据关联规则挖掘中,利用包含度理论描述属性集之间的量化关系,给出软集上属性集间的包含度、关联规则和最大关联规则的概念,讨论包含度和可信度之间的联系.在此基础上给出利用包含度在事务数据软集中挖掘满足给定的支持度和可信度阈值的软关联规则方法,以及最大软关联规则的提取算法.理论证明和实例分析表明该关联规则挖掘方法是有效的,并通过实验对算法的性能进行了比较.     

试析多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。     

试析多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。     

具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法

现有的关联规则挖掘方法中,大多采用单一的最小支持度.实际上,应该根据数据的特点设置不同的最小支持度.文中针对这一问题,将语义信息引入关联规则挖掘之中,提出了具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法.该方法首先计算项目之间的语义相关度,然后根据候选集的语义相关度对候选集合进行过滤,最后根据候选集的语义相关度,确定其语义最小支持度.实验表明:具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法比传统的关联规则挖掘方法能够更好地实现关联规则的挖掘.     

一种基于频繁模式树的正负关联规则挖掘算法

当前关联规则挖掘主要着眼于正关联规则,如A→B的关联规则的挖掘,这种单一的只对正关联规则的挖掘方式存在严重的弊端,他掩盖了数据之间存在的隐含负关联规则,进而无法得出一些正关联规则中某些项目间相互制约的负关联关系。在关联规则概念和性质的基础上提出了基于频繁模式树的拓展式的正、负项目的关联规则挖掘算法,通过对数据库的遍历形成前缀链表,不仅挖掘包含所有正项目的关联规则,而且还能够挖掘出所有包含负项目的关联规则,不会造成负关联规则的淹没。并对算法的效率和可行性进行分析,该算法在描述关联规则项目间的相互独立程度上比已有的单一挖掘负项目的关联规则算法更具优势。     

基于聚类的关联规则挖掘算法的研究及应用

通过对数据挖掘中聚类技术和关联规则挖掘技术的多种算法进行比较研究,提出了基于聚类的关联规则挖掘算法,阐明了具体聚类方法选择的依据,详述了该算法的实现过程,并利用该算法挖掘出校园卡用户消费行为之间简单的关联规则.     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别和联系

关联规则挖掘与分类规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术。文中首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法及算法的设计思想等几个方面进行比较,最后介绍了它们之间的联系。     

剖分关联规则综述

剖分关联规则是描述剖分面片之间或者面片内空间对象之间的相邻、相连、共生、包含等空间关联的规则。从基本概念、分类、目前研究成果等方面对其进行综述,重点阐述了剖分关联规则的概念、挖掘方法等。通过对现有剖分关联规则研究成果和存在问题的深入剖析,指出了其未来主要的发展方向。     

可拓学在数据关联规则挖掘中的应用

介绍了关联规则数据挖掘概念和可拓学思想。探讨了把可拓学理论用于关系数据库上关联规则挖掘。通过对关系数据库上多值属性进行布尔数值转换，利用关联规则挖掘算法在关系数据库对关联规则进行挖掘．再用可拓学相关性和蕴含性思想，对所获得的关联规则进行拓展，获得更多更有价值的关联规则。     

基于频繁集的多层次交互式关联规则挖掘

文章研究了一种知识发现与数据挖掘中关联规则的发现方法,针对现有大型超市销售事务数据库,提出了一种新的多层次信息获得取方法。运用关联规则挖掘所产生的频繁集对数据压缩表示,并给出了按用户的实际需求交互式挖掘感兴趣关联规则的算法。该算法在挖掘速度和效率上有较大提高。     

基于遗传算法的双向关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘和知识发现中一门重要技术,但基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘存在一些问题。文章引入了双向关联规则的概念,实现了基于遗传算法的双向关联规则挖掘算法。实验证明,它能弥补传统关联规则挖掘算法的不足。     

浅谈分布式系统中的关联规则

在分布式系统中如何挖掘关联规则是研究数据挖掘方面的重要课题之一。在分布式系统中的关联规则通信方面,本文进行了关联规则的建立等问题进行了探讨,提出一种新的建立关联规则的算法ARDR,主要表现在通信方面和关联规则完整性方面有一定的优化。     

基于FP-tree的项约束关联规则挖掘算法研究

介绍了项约束关联规则的基本概念和技术现状,详细分析了FP-tree关联规则算法的关键技术。对FPC、CMFIMA、CCFP、DCMFI和CMFI五种基于FP-tree的项约束关联规则算法思想及技术进行分析和评价,通过比较,给出各算法的优点和不足,最后介绍了基于FP-tree项约束关联规则的应用,并展望了FP-tree项约束关联规则挖掘未来的研究方向,为基于FP-tree的项约束关联规则技术的研究与发展提供参考。     

负关联规则挖掘算法研究

文中首先描述了负关联规则的基本概念,接着分析了负关联规则挖掘的特点和相关算法,并提出基于相关性和剪切策略的改进算法来进行正、负关联规则挖掘,最后指出了负关联规则挖掘的研究方向.     

基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法

提出一种基于兼容性特征向量SVM分类器的动态关联规则趋势度的挖掘方法。首先,利用动态关联规则的趋势度的挖掘方法挖掘出类关联规则集;其次,利用SVM算法对高复杂数据的优势构建基于兼容性特征向量的分类器所获得的进行分类。通过理论和实例分析,用该方法得到的分类规则与传统挖掘方法相比,复杂度低,且有效提高了分类精度。