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一种高效的维内关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对数据立方体的结构特征进行深入分析,结合传统的关联规则挖掘算法.提出了一种在数据立方体中进行维内关联规则挖掘的新颖算法,该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术.从而大大降低了执行时间,提高了执行效率. 相似文献
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杨学兵 《计算机技术与发展》2002,12(6)
对经典关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,结合数据立方体的结构特点和OLAP技术,给出了一种高效的多维关联规则挖掘算法,并对不同数据立方体下的算法的性能进行了分析比较. 相似文献
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文章首先给出关联规则挖掘的基本概念和基于数据立方体的维间关联规则挖掘思想,然后结合税务系统业务特点给出了适合税务系统的维间关联规则挖掘的算法,并通过实际数据进行了验证。 相似文献
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针对二维数据立方体的结构特点,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法.该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术,从而大大降低了执行时间,提高了执行效率. 相似文献
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二维立方体中关联规则挖掘算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对二维数据立方体的结构特点 ,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进 ,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法。该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构 ,降低对立方体的扫描次数 ,并充分利用联机分析处理技术 ,从而大大降低了执行时间 ,提高了执行效率 相似文献
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介绍了在数据立方体上对于不同可信度的数据进行分块的方法,阐述了基于数据立方体分块的多维关联规则挖掘的算法. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(1)
对垂直分布于不同站点的数据进行联合关联规则挖掘是一个重要的研究方向,然而已有的算法挖掘得到的都是全局单维关联规则,不能处理多维数据集并得到全局多维关联规则。针对此问题提出一种数据两方垂直分布条件下的多维关联规则挖掘算法TDDM(Two Part Vertically Distributed Data Mining),该算法结合数据立方体技术,直接在垂直分布于两方的数据上进行挖掘,得到多维关联规则。理论分析和实验结果表明,该算法可以有效挖掘数据两方垂直分布条件下的多维关联规则。 相似文献
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一种基于多维集的关联模式挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性.将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征.在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法.该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比. 相似文献
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关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。在归纳现有关联规则研究的基础上提出了事务间数值型关联规则的数据挖掘问题,并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术,提出了解决该问题的E—QA算法,并以实例对算法可行性进行验证,指出了算法存在的一些问题以及今后解决这些问题的思路。 相似文献
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A. M. Palacios M. J. Gacto J. Alcalá-Fdez 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2012,16(5):883-901
Data mining is most commonly used in attempts to induce association rules from databases which can help decision-makers easily
analyze the data and make good decisions regarding the domains concerned. Different studies have proposed methods for mining
association rules from databases with crisp values. However, the data in many real-world applications have a certain degree
of imprecision. In this paper we address this problem, and propose a new data-mining algorithm for extracting interesting
knowledge from databases with imprecise data. The proposed algorithm integrates imprecise data concepts and the fuzzy apriori
mining algorithm to find interesting fuzzy association rules in given databases. Experiments for diagnosing dyslexia in early
childhood were made to verify the performance of the proposed algorithm. 相似文献
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针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的发展空间。 相似文献
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一个最优分类关联规则算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出以纹理联合关联规则来表达图像纹理特征以及挖掘纹理联合关联规则的算法。在纹理关联规则定义基础上,通过图像降噪预处理和数据挖掘预处理,采用模板统计挖掘方法挖掘低维和高维图像纹理联合关联规则。实验表明联合关联规则能够较好表达图像纹理特征,可以据此进行纹理分割。 相似文献
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一种有效的关联规则增量式更新算法 总被引:6,自引:2,他引:6
关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。 相似文献
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数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。 相似文献