基于概念层次的关联规则挖掘算法

在经典关联规则挖掘算法的基础上,给出了带有概念层次的事务数据的关联规则有效挖掘算法,并通过实验,给出算法执行效率的分析。结果表明,该算法能得到有效的基于概念层次的关联规则。     

关系数据库中关联规则挖掘的算法研究

随着关系数据库的广泛应用,研究在关系数据库中发现关联规则的的算法成为当前的重要问题之一.本文在Apriori算法的理论基础上,提出了一种在关系数据库中发现关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并利用非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的执行效率,同时也降低了算法对内存容量的要求.     

火电厂数据挖掘中关联规则算法的应用

随着自动化和信息技术的应用,大量的生产实时数据被长期保存到企业信息系统中.充分挖掘这些数据背后蕴藏的信息和知识,对于优化生产过程、节能降耗和提高决策水平具有重要的价值.通过分析天津盘山电厂数据,以降低煤耗率为目的,使用关联规则算法对火电厂数据进行挖掘,并分析了各个参数对煤耗率的影响.     

火电厂数据挖掘中关联规则算法的应用

随着自动化和信息技术的应用,大量的生产实时数据被长期保存到企业信息系统中.充分挖掘这些数据背后蕴藏的信息和知识,对于优化生产过程、节能降耗和提高决策水平具有重要的价值.通过分析天津盘山电厂数据,以降低煤耗率为目的,使用关联规则算法对火电厂数据进行挖掘,并分析了各个参数对煤耗率的影响.     

模糊关联规则挖掘及其算法研究

针对数据挖掘中的“尖锐边界”问题，阐述了模糊关联规则挖掘技术，提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属性来处理的方法，给出了模糊关联规则挖掘的算法。最后以网络流量分析为例，描述了模糊关联规则挖掘的具体应用。     

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率。     

关联规则挖掘算法研究及改进

关联规则挖掘是数据挖掘及知识发现领域的重要研究内容之一,其核心任务是挖掘数据库中的频繁项集.Apriori算法是频繁项集挖掘的有效算法.在Apriori的算法中,采用哈希树存储平凡项集的候补项集以便快速计算其支持度.本文在分析算法所存在的效率瓶颈的基础上,提出了一个有效的改进算法,通过利用一维数组替代算法中复杂的哈希树...     

基于FP-Tree的敏感性关联规则隐藏的研究

敏感性关联规则的隐藏是最大程度地保持原始数据集的其他特征,保证敏感规则不被挖掘出来.针对已有的基于对原始数据集中事务修改的方法产生大量I/O操作的问题,提出了基于频繁模式树(FP-tree)的敏感性关联规则隐藏的方法.该方法首先利用FP-tree存储了与事务数据库相关的全部信息,减少了产生和测试候选集耗费的大量时间;再利用改进的频繁模式树(IFP-tree)是单向的,快速挖掘出最大频繁项目集,确定敏感性关联规则;然后删除敏感关联规则对应的频繁项目集,更新IFP-tree项目集节点和相应的项目头表的计数,对更新的IFP-tree反向挖掘生成新的不包含敏感关联规则的事务数据库.实例和理论分析表明,该方法是正确和高效的.     

一个改进项目的加权关联规则挖掘算法

提出了一个改进的项目加权关联规则挖掘算法.该算法利用一个加权频繁项目集必须满足的加权支持度下界,对加权频繁候选项目集进行剪枝,该下界计算简便,可以减少挖掘的计算量.理论分析和实验表明本算法和MINWAL(W)相比,具有生成候选集数量少、挖掘效率高等特点,特别在项目权值相差不大时,本算法的优势更明显.     

基于后缀树的知识点间关联规则挖掘算法

在个性化的网络学习中,对知识点间的关联规则进行挖掘是一个关键的问题.该文提出了一种基于后缀树的知识点间关联规则挖掘算法,该算法通过对web日志数据构造后缀树进行序列挖掘,动态地挖掘最大频繁序列,进而发现有意义的知识点间的关联规则.     

高校图书馆借阅数据的关联规则挖掘研究

为了向读者提供图书推荐的个性化服务,阐述了使用数据挖掘技术为高校图书馆的业务管理工作提供决策参考的设计思想及实现过程,并完成了图书馆关联规划挖掘系统的设计与实现。本文采用一种改进的Apriori算法对图书馆学生的借阅历史数据进行挖掘分析,得到了很多关联规则,以从中发现读者对资源的借阅模式,为图书馆信息服务、信息资源采集提供了科学决策的有效方法。     

过程控制中的一种数据挖掘算法

结合粗糙集理论,提出了一种适合工业控制领域使用的数据挖掘算法.工业控制的采样数据以决策表的形式表示,用模糊c-方法对采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言值关联规则支持度和信任度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则.以水泥生产线中分解炉控制为例,采用现场实时采集的数据集,挖掘出了相关控制对象之间的关联关系.关联规则的挖掘,有助于在先验经验不足的条件下获取模糊规则,通过动态的模糊模型的建立,实现一定程度的智能控制.     

关联规则挖掘在电子病历分析中的应用研究

针对甲状腺电子病历数据量大、更新速度快的特点,提出了一种挖掘有效关联规则的技术.该技术运用区间归并法与特征区间法相结合的离散化方法对病历中的数据进行预处理;在规则生成的核心算法中,提出了优化的增量更新FUP算法,算法通过对新旧数据库设定不同的支持度得到病历各属性间的关联规则.实验验证了改进算法的有效性,挖掘结果对了解疾病的诊断、治疗、发展规律有重要价值,对医学研究有重要意义.     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点。本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM。同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的。     

Mining association rule efficiently based on data warehouse

1　INTRODUCTIONDatamining (DM )istheprocessofextractingvaluableknowledgehiddeninlargevolumesofrawda ta[1 15] .Aneffectivedataminingmethodshoulden abletheuserstoexplorethedatawarehouse ,selectallkindsofrelativedata ,conductanalysisatdifferentlevelsandfinally publishknowledgeinvariousfor mats.However ,theabundanceofthedatainthedatawarehouse(DW )canalsoaffecttheefficiencyofDM ,thereasonofwhichliesinthefollowingaspects[2 4 ] :1)agreatnumberofdataoftenresultinmultiplescanintheDWandtherefor…     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息。确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤。运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作。     

海量数据上挖掘关联规则的并行算法

针对目前关联规则挖掘算法中数据库规模很大时算法执行时间太长的问题。指出了并行计算是解决该问题的一个有效方法。利用新提出的可以忽略仅仅在少于1／4的结点机上的局部频繁项集,给出了一种新的并行随机抽样方法,并利用机群并行计算机的自治能力和I／O高度并行的特点,提高了抽样算法对海量数据的处理能力和效率。理论分析和实验数据显示,该算法的加速比接近于处理机的个数p,通信复杂性为处理机的个数p的对数,具有良好的扩展性和海量处理能力,且精确度较高。     

数据挖掘技术的AHP改进算法在航天器数据分析中的初探

为了实现对航天器遥测数据的分析和挖掘,通过总结AHP算法在实际应用中的一些问题,提出一种基于数据挖掘技术的改良思路.利用数据挖掘技术从航天器遥测数据中提取关联规则,代替人类专家的经验知识自主配置AHP算法中的参数,以提高算法的效率和精度.在对实际航天数据的处理和分析中,数据挖掘程序验证了航天器系统内某些部件间的强关联规则,在深层次数据分析方面做了初步探索.     

TRISCAN-IA:一种间接关联挖掘的快速算法

间接关联是数据挖掘领域中一种数据项之间的关联关系,为了有效地应用于市场营销、智能数据分析、web日志分析等领域,给出了一个基于频繁项目对支持矩阵直接生成频繁项目对之间候选间接关联的挖掘算法(TRISCAN-IA)。该算法只需要3次扫描数据集即可找出所有的间接关联,从而提高了算法的运行效率、在一个web log的真实数据集上进行了试验,与现有算法的比较表明,该算法具有更好的性能。     

基于数据挖掘的IDS日志算法的改进

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的数据挖掘算法。基于Apriori的算法,在综合了传统哈希剪枝技术的同时,利用最小完美哈希函数的优点,保证了静态数据库关联规则挖掘,可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率,通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。