基于位串数组的最大频繁项目集挖掘算法

关联规则挖掘的主要性能由发现频繁项目集决定.频繁项目集是最大频繁项目集的子集,因而找到所有最大频繁项目集是问题的关键.本文使用位串数组的数据结构提出了一种挖掘最大频繁项目集的算法MMFI.该算法通过位串与操作直接得到最大频繁项目集.     

基于逆向搜索的关联规则更新算法

对现有关联规则更新算法中的增量式更新算法进行分析,发现在决策者优先关注最大频繁项目集的情况下,该算法不能以较少的数据库遍历次数快速获取最大频繁项集。针对该算法的不足,提出一种基于逆向搜索的方式进行关联规则更新的算法。该算法生成新增项集的所有频繁项集,通过将其中最大频繁项集跟原项集中最大频繁项集进行拼接、修剪,从中获得更新后的最大频繁项集。实例结果表明,该算法既降低了关联规则更新过程中对数据库的遍历次数,又实现了优先获取最大频繁项目集。     

基于频繁项目集链式存储方法的关联规则算法

为了提高经典关联规则Apriori算法的挖掘效率,针对Apriori算法的瓶颈问题,提出了一种链式结构存储频繁项目集并生成最大频繁项目集的关联规则算法.该算法采用比特向量方式存储事务,生成频繁项目集的同时,把包含此频繁项目的事务作为链表连接到频繁项目之后,生成最大频繁项目集.该算法能够减小扫描事物数据库的次数和生成候选项目集的数量,从而减少了生成最大频繁项目集的时间,实验结果表明,该算法提高了运算效率.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域中的重要研究内容,其中挖掘最大频繁项目集是挖掘关联规则中的关键问题之一,以前的许多挖掘最大频繁项目集算法是先生成候选,再进行检验,然而候选项目集产生的代价是很高的,尤其是存在大量长模式的时候。文中改进了FP 树结构,提出了一种基于FP tree的快速挖掘最大频繁项目集的算法DMFIA 1,该算法不需要生成最大频繁候选项目集,比DMFIA算法挖掘最大频繁项目集的效率更高。改进的FP 树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,这大约节省了三分之一的树空间。     

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步:第一步是发现频繁项目集;第二步是利用频繁项目集产生关联规则.文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足,同时提出一种效率更高的挖掘算法.与其它算法不同的是,该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备.     

在字符权图中挖掘关联规则

为了提高关联规则挖掘效率,在挖掘频繁项目集的同时,挖掘出包含频繁项目集的事务集,提出了基于字符权图的关联规则挖掘算法。首先,提出了字符权图的概念,发现和证明了它的一些性质。基于此,提出了挖掘频繁项目集及包含频繁项目集的事务集的算法。时间和空间复杂性的分析表明,该算法是合理和高效的。     

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步：第一步是发现频繁项目集；第二步是利用频繁项目集产生关联规则。文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足，同时提出一种效率更高的挖掘算法。与其它算法不同的是，该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备。     

基于子规则的关联规则生成算法

关联规则是数据挖掘中重要的课题之一。传统的由频繁项目集产生关联规则的方法由于要考虑频繁项目集的每一个非空子集，当频繁项目集的长度较长时代价较大。文中提出用K项子频繁项目集导出关联规则以后得到的有用信息以指导K 1项父频繁项目集产生强关联规则，由于利用了前面已有的有用信息，当频繁模式长度很长时，或者可信度较高时，效率尤其显著。     

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。     

基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新算法

关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。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兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。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兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

最大频繁集的关联规则矩阵视图

文章研究了两个基本的关联规则推导关系,在此基础上建立了最大频繁集的关联规则矩阵视图,把一个频繁集生成的所有规则全部展现在一个矩阵中,并通过研究矩阵中的各规则元素的关系,得到一个频繁集或规则矩阵的基集和核(即最小规则集),可以从大型事务数据库生成的大量关联规则中挖掘出最小规则集和有用户感兴趣的规则。     

基于关联规则的IDS规则库构建应用研究

入侵检测系统的检测性能很大程度上取决于规则库的更新.网络安全的日益严峻对入侵检测系统的规则提取提出了更高要求.提出了将关联规则算法运用于入侵检测系统规则库更新的设想,阐述了传统的关联规则算法,并针对其入侵检测系统中的应用进行改进.以Snort为例,详细描述了用改进的关联规则算法挖掘网络数据集,然后将结果转换为入侵检测规则的过程,并以实验说明了应用关联规则构建入侵检测系统规则库的可行性.     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．     

基于线性回归的关联规则相关性方法的研究

关联规则挖掘问题是数据挖掘的一个重要研究领域.对关联规则在相关性方面的不足进行了分析,提出了一种基于线性回归和反向验证的方法,来对关联规则的相关性进行论证.这种方法使对关联规则相关性的认识更加精确,并为关联规则能成为决策提供了支持.     

基于项集依赖的最小关联规则挖掘

传统关联规则挖掘可能会得到大量的、杂乱的规则,它们对用户来说是不相关的或不感兴趣的。提出最小关联规则集和项集强依赖关系的概念,以实现基于项集依赖的最小关联规则挖掘算法。其不仅可以避免验证某一频繁项集下的所有非空真子集是否可形成关联规则,还可以通过删除那些过于复杂、有重复信息的规则来进一步简化传统规则集合。通过最小关联规则集可推导得到大多数冗余规则的支持度和置信度,实现了传统规则集的一种近似无损表述。采用UCI机器学习库中数据集进行实验,结果表明提出的方法得到的规则数量明显减少,且规则更加简短、无重复信息,为最小关联规则挖掘提供了更好的方法。     

Hybrid genetic algorithm and association rules for mining workflow best practices

Business workflow analysis has become crucial in strategizing how to create competitive edge. Consequently, deriving a series of positively correlated association rules from workflows is essential to identify strong relationships among key business activities. These rules can subsequently, serve as best practices. We have addressed this problem by hybridizing genetic algorithm with association rules. First, we used correlation to replace support-confidence in genetic algorithm to enable dynamic data-driven determination of support and confidence, i.e., use correlation to optimize the derivation of positively correlated association rules. Second, we used correlation as fitness function to support upward closure in association rules (hitherto, association rules support only downward closure). The ability to support upward closure allows derivation of the most specific association rules (business model) from less specific association rules (business meta-model) and generic association rules (reference meta-model). Downward closure allows the opposite. Upward-downward closures allow the manager to drill-down and analyze based on the degree of dependency among business activities. Subsequently, association rules can be used to describe best practices at the model, meta-model and reference meta-model levels with the most general positively dependent association rules as reference meta-model. Experiments are based on an online hotel reservation system.     

基于属性变化的增量关联规则挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+（Attribute Change Algorithm）和ACA-（ACA1-）,从而解决了该问题。     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。