遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究

关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析，不能针对Web关联挖掘的特点提供有效的预测手段和优化反馈措施。文章提出一种基于遗传算法的Web关联挖掘算法体系，实验证明它能弥补传统Web关联挖掘算法的不足，为Web关联挖掘提供了一种新的思路。     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

基于改进关联规则的危险Web信息挖掘技术研究

在Web网络中承载着不同的协议和网络信道,由此产生危险信息,给网络信息空间带来安全威胁,通过对危险Web信息的准确挖掘,可净化网络空间,确保网络安全。传统方法采用模糊关联规则算法进行危险Web信息分类挖掘,在干扰背景下,模糊聚类过容易受到干扰,导致很难建立有效的关联规则,挖掘效率较低。提出一种基于改进关联规则的危险Web信息挖掘技术。在建立关联规则前,引入Takens定理进行危险Web信息数据的相空间重构,构建Web网络的危险信息挖掘的信道模型,并对危险Web信息的信息流多源进程进行分类设计。设计自适应IIR级联滤波算法进行数据干扰滤波,运用以上方法对规则关联过程进行改进,实现危险Web信息的准确挖掘。仿真实验进行了性能验证,结果表明,采用该算法进行危险Web数据挖掘,去干扰性能较好,精度较高。     

基于Web的关联规则挖掘

Internet的普及使得数据挖掘的重点从经典的基于关系数据库的应用转移到了基于Web的应用。首先介绍了Web挖掘的基本概念及其当前发展的几个方向,然后将一种传统的数据挖掘方法关联规则挖掘应用到Web的海量数据上,并给出了挖掘的基本算法,在此基础上挖掘出新的关联规则及其模式,最后将结果在一些较简单的网页上进行了验证,取得了较好的应用效果。     

基于Web挖掘的关联推荐算法研究

对用户需求的分析中使用Web挖掘,其中Web个性化的实现使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,并且成为Web技术的研究热点。本文以网络教学系统为案例,来对Web挖掘的关联推荐算法进行探讨。内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

基于遗传算法的双向关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘和知识发现中一门重要技术,但基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘存在一些问题。文章引入了双向关联规则的概念,实现了基于遗传算法的双向关联规则挖掘算法。实验证明,它能弥补传统关联规则挖掘算法的不足。     

基于关联规则的Web挖掘技术研究

关联规则是Web挖掘中一个重要的研究领域。为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系,将关联规则的概念引入到Web挖掘系统中,把用户的访问路径以关联规则的形式表现出来。基于Apriori算法的思想,给出了适合Web挖掘用户访问的新Apriori算法规则及其模式,最后将结果在一些较简单的网页上进行了验证,取得了较好的应用效果。     

浅谈关联规则挖掘

首先扼要地介绍了当前关联规则挖掘的研究情况和一些典型关联规则挖掘算法，并分析了传统关联规则挖掘算法的不足。与此同时，介绍了几种优化算法，进而指出关联规则的价值衡量方法。最后，展望了关联规则挖掘技术的未来研究方向。     

基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用

采用了一种改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法，该算法不需要查找频繁项集．可直接求出所有的无冗余的关联规则。基于电子病历系统历史数据，建立数据仓库，进行了FG关联规则挖掘算法的实验。结果表明该算法优于其他算法，能提取隐含在电子病历系统中未知的有用的信息，为医疗诊断能提供辅助性的决策。     

基于Web Service技术分布式并行数据挖掘的研究与实现

主要介绍基于Web Service技术的一个数据挖掘系统,在一个关联规则挖掘的并行算法—CD算法的基础上,结合一种基于动态数据集划分的并行关联规则挖掘算法,利用动态方式分配数据量,使每个处理器获得相同多的数据集,解决在网络中大量分散的数据因通信等问题而引起的负载平衡,从而提高了数据挖掘效率。     

CR:一种逆向的关联规则挖掘算法

引入与交易相关的有关概念，对传统关联规则挖掘的概念进行了扩展，并基于交易提出了一种关联规则挖掘算法，该算法从较长的交易入手，试图找出长的频繁项集，再确定它们的子项集，从而避免了组合爆炸问题。该算法对原数据库进行1次扫描，对压缩数据库进行了2次扫描，较Apriori算法减少了扫描次数，提高了挖掘效率。     

基于遗传算法的Web行为挖掘研究

针对在Web行为挖掘中，统计学挖掘算法难以发现潜在、先验性的知识，文章提出一种基于遗传算法的Web行为挖掘方法。其通过遗传进化、机器学习的方式，解决了Web行为挖掘中的用户聚类分析和关联分析问题．以适应Web自身，以及Web用户群体行为的发展，试验结果证明了它的可行性和先进性。     

Characterizing network traffic behaviour using granule‐based association rule mining

Association rule mining is one important technique to characterize the behaviour of network traffic. However, mining association rules from network traffic data still have three obstacles such as efficiency, huge number of results and insufficiency to represent the behaviour of network traffic. Aiming to tackle these issues, this paper presents a granule‐based association rule mining approach, called association hierarchy mining. The proposed approach adopts top‐down rule mining strategy to directly generate interesting rules according to subjectively specified rule template hierarchies, which improves the efficiency of rule generation and subjectively filters user uninterested rules. The approach also proposes to prune a new type of redundant rules defined by this research to reduce the number of rules. Finally, the approach introduces the concept of diversity, aiming to select the interesting rules for better interpreting the behaviour of network traffic. The experiments performed on the MAWI network traffic traces show the efficiency and effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

关联规则挖掘在CMMB网络分析中的实现

提出了一种基于关联规则的数据挖掘算法,以此来获取CMMB网络优化的关键指标。首先介绍了关联规则数据挖掘技术;重点研究了CMMB网络分析系统的过程实现、数据库生成以及基于关联规则的数据挖掘算法Aprior的实现;最后结合实际数据给出了分析结果。     

一种新的面向普通用户的多值属性关联规则可视化挖掘方法

针对传统关联规则可视化挖掘方法不利于处理多值属性数据、缺乏展现数据间的频繁模式和关联模式以及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法进行多值属性关联规则挖掘,实现了一种新的基于概念格的多值属性关联规则可视化方法.运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类,建立了较为完整的挖掘过程参数调整策略,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析,提高了算法运行速度和挖掘效率.以概念格结构将多值数据组织起来,实现了对频繁项集的可视化展示,以及关联规则的多模式可视化展示.实验结果表明,改进后的挖掘算法具有更好的性能,所提出的可视化形式和已有成果相比具有良好的展现效果.