关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘和知识发现中的一个重要问题．自提出以来得到了广泛的研究。目前关联规则挖掘算法可以分为广度优先算法和深度优先算法两大类，每类都有经典高效的算法提出。但是．这些算法大都是从其自身的角度来描述的，缺乏系统的分类和比较。文章从关联规则挖掘的形式化定义出发，给出频集挖掘的解空间，对两大类算法中的几种经典算法进行了概述，并分析了它们的优缺点。     

使用不需要产生候选项集的频繁项集挖掘算法挖掘布尔关联规则

讨论了一个关于布尔关联规则挖掘的不产生候选项集的挖掘算法 ,做了一些提高算法性能的改进 ,并对其性能进行了测试。     

数值属性关联规则的挖掘算法

文中研究一种如何有效挖掘含有未知数值属性的多属性数据关联规则方法。对FPL算法进行了改进,扫描一次数据库,就可以找出所有频繁项集,且当最小支持度变动时,不需重新构建FPL,能快速找出所有频繁项集。     

关于数据挖掘技术与关联规则挖掘算法的研究

随着计算机技术和网络通信技术的不断发展,数据信息逐渐成为当前社会各行各业发展的关键。当今社会人们对计算机应用提出了更高要求,如今人们慢慢的意识到关系数据库有很多缺点和限制,这种问题又推动了数据库在更深领域上的研究。     

关联规则的挖掘

数据挖掘是在数据库中对数据进行一定的处理 ,获得其中隐含的 ,事先未知的 ,却又可能极为有用的信息。介绍了数据挖掘的概念和技术 ,应用Apriori算法进行关联规则的挖掘 ,应用于实例中 ,取得了良好的结果。     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

本文首先介绍关联规则的基本概念,对关联规则算法进行了详细地分析和研究,就目前针对提高该算法效率的各种优化技术也进行了详细地描述与分析,并说明各改进算法在各商业领域中的应用.     

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。     

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.     

基于关联规则挖掘的Apriori改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。     

浅析数据挖掘技术与关联规则挖掘算法

随着人们对信息数据量的急速增长从而数据挖掘技术也随之应运而生,这使得人们对知识与信息的渴求得到了进一步满足。对于如何才能快速高效的获取知识,对于信息处理技术来说已经成为当前热门的研究课题。审视当前对于关联规则的研究现状,针对关联研究的现状,分析实际问题对于关联规则总结出一种新的研究方式,结论为关联规则算法在今后的出路和进一步的研究上指明了方向。研究过程中通过对文献的查询分析和比较分析两种方法,进一步阐述对典型关联产生影响的各种方法,其中最为重要的是把核心Apriori算法作为一个研究的基点。     

基于遗传算法的关联规则数据挖掘

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则,由于根据实际情况有时会产生虚假规则,所以兴趣度也自然被引入。遗传算法是自动化技术、专家系统等经常采用的算法。通过改进的遗传算法进行关联规则数据挖掘并进行了实例应用。遗传算法能较好地得出发生交通事故原因与结果的关联规则,提高数据挖掘的效率。     

一种新的增量更新多层关联规则算法研究

提出了一个快速有效的增量更新挖掘多层关联规则算法MLARU,其基本思想是通过数据库和Web日志构建概念层次树,采用区间支持度的方法表示交叉层次的项集支持度,并采用根据层次树剪枝和增量更新的方法来挖掘多层关联规则。实验结果表明,该算法的效率得到了很好的改善,能在线为用户动态提供多层次个性化推荐。     

移动通信业务中的业务关联分析

介绍了关联分析的概念和原理，并分析了移动通信业务的一 些特点，然后针对移动通信业务中的话单，通过一个例子，介绍了应用apriori算法进行关联分析的过程和结果。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

在介绍Apriori算法原理和实现过程的基础上,针对该算法存在的两个缺陷,即多次扫描事务数据库和产生大量的候选集,提出新的算法New_Apriori,该算法改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算,直接从1-频繁项目集产生高维频繁项目集,克服了Apriori算法的固有缺点,从而提高了运算效率.     

一种改进的加权关联规则挖掘算法

基于经典Apriori算法的加权关联规则挖掘算法New-Apriori存在3个问题,需要多次扫描数据库,权值定义不合理和权值的引入导致Apriori基本性质不再成立。为了解决这些问题,采用将矩阵和加权关联规则算法相结合的方法,该改进算法具有只需要扫描一次数据库,权值的定义既考虑到了权重大的项目,也没有忽略频繁出现而权重小的项目,并引入K-项支持期望作为减枝的依据的特点。     

基于遗传算法的关联规则挖掘

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向.对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行概述,阐述关联规则数据挖掘的意义,提出一种采用改进型遗传算法的关联规则的提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和变异、选择、交叉算子设计方面进行讨论和分析,最后结合一个具体实例进行应用.实验证明这种算法是有效的.     

一种改进的基于关系矩阵的关联规则快速挖掘算法

关联规则的开采是数据挖掘中的一个重要问题,其核心是频繁模式挖掘。频繁模式挖掘算法的高效率性近年来是许多学者研究的方向。首先对关联规则挖掘问题进行了描述,其次对一种基于项目可辨识向量及其“与”运算设计的频繁项集快速挖掘算法SLIG进行了分析,最后利用二元关系矩阵及其项之间的二元关系数目,缩减候选频繁k项集的产生,提出了改进算法SLIG*,提高了SLIG算法的效率。     

基于关联规则的Web日志挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要的方法,旨在挖掘事务数据库中有趣的模式。阐述了Web日志挖掘和关联规则的基本内容,分析了经典Apriori算法的不足之处,提出了改进的算法。另外,利用论坛Web日志数据进行了对比实验,实验结果表明改进后的算法性能有较大提高。将改进后的算法应用于网络论坛的日志挖掘,找出用户的个性化访问模式,从而提高论坛的服务质量。     

Association Rule Mining and Its Application

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ,ａｎｅｗｐｒｏｂｌｅｍｈａｓａｒｉｓｅｎ———“Ｗｅｈａｖｅａｆｌｏｏｄｏｆｄａｔａ,ｂｕｔｓｔａｒｖｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅ” .Ａｎｄｔｈｉｓｌｅａｄｓｔｏｔｈｅｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ[1～ 2 ] .Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇｉｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｖａｌｉｄ ,ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙｕｎｋｎｏｗｎ ,ａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｂｌｅｉｎｆｏｒｍａ …