基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景.     

基于商空间理论多维多层次关联规则挖掘算法研究

传统的FP-growth算法在OLAP多维多层次关联规则挖掘过程中,存在明显不足,提出了基于商空间理论的多维多层次关联规则挖掘QCHFP-growth算法。在对其进行多维多层次频繁项集挖掘性能测试时,实验结果表明,较FP-growth算法在挖掘效率方面有显著提高。     

基于粗糙集的多维关联规则挖掘方法

海量的数据使得关联规则挖掘非常耗时,而并非所有的规则都是用户感兴趣的,应用传统的挖掘方法会挖掘出许多无关信息。此外,目前大部分算法是针对单维规则的。因此,定义了一种挖掘语言使得用户可以指定感兴趣的项以及关联规则的参数（如支持度,置信度等）,并提出一种基于粗糙集理论的多维关联规则挖掘方法,动态生成频繁集和多维关联规则,减少频繁项集的生成搜索空间。实例分析验证该算法的可行性与有效性。     

基于约束的多维Apriori改进算法

针对经典多维关联规则挖掘算法执行效率不高、存在冗余规则的不足,提出基于约束的多维Apriori改进算法,在多维Apriori算法的基础上,将用户约束引入挖掘过程,根据关于谓词的约束产生用户感兴趣的频繁谓词集,并以此为依据删减事务集。该算法一方面通过用户约束大大缩减了候选谓词集的产生,另一方面经过删减的事务集也降低了扫描数据库的开销,最终实现了挖掘效率的提高以及冗余规则的减少。应用该算法在FPGA代码缺陷事务集上进行对比实验,实验结果证明了该算法相比多维Apriori算法,在搜索效率以及挖掘结果的准确性方面均得到了改善,有效提高了FPGA代码缺陷分析的准确性。     

一种关联规则挖掘的新算法--逆向分解算法

提出了一种关联规则挖掘新算法：逆向“跳跃式”地分解高淮频繁项集产生低维频繁项集，直接分解高维关联规则得到低维关联规则。该算法显著减少了已有算法中产生频繁项集及扫描大规模数据库的操作，性能改善明显。     

多谓词约束下基于模式增长的频繁项集挖掘算法

针对多维关联规则中挖掘事务数据库的所有频繁项集这一问题,提出了基于维约束进行求解的构想。采用模式增长的挖掘方法并根据渭词约束特征,设计了两种频繁项集挖掘算法,其中MCMF11算法在指定约束下构建模式树并进行频繁项集挖掘,而节点向量约束的算法MCMF12在预先挖掘出无约束频繁项集的情况下,依据给定约束对已有频繁集及模式树进行更新搜索,因此需要开销更多的主存,但在更新过程中有更高的效率。理论分析和实验结果都表明了MCMFI算法的完备性和有效性。     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。     

一种基于数据两方垂直分布的多维关联规则挖掘算法

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。     

多数据库中全局负关联规则挖掘研究

全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局负关联规则挖掘常用的方法,但数据密度大、规则不全面及运算时间高等问题影响了已有全局负关联规则挖掘方法的效率.本文给出一种新的全局负关联规则挖掘算法,其具体步骤为:(1)扫描各子数据库,建立多数据库频繁模式树;(2)依据频繁项集全局一致性原则,对多数据库频繁模式树执行精简操作;(3)在此基础上产生全局极小非频繁项集;(4)依据极大频繁项集向上闭包原则,产生全局非频繁项集;(5)在规则相关度的基础上提取全局负关联规则.大量的对比实验结果表明,本文算法具有快速发现全局负关联规则的能力.     

一种基于多核微机的闭频繁项集挖掘算法

随着数据量的增长,如何快速有效发现频繁项集已成为挖掘关联规则的核心问题,而并行计算和闭频繁项集分别是一种处理大量数据直接有效的方法和频繁项集的无失真信息最小集合。分析一些经典闭频繁项集算法和并行关联规则算法及其不足,提出一种基于多核微机的并行闭频繁项集挖掘算法,提高了闭频繁项集挖掘的效率。