基于事务互补的双向挖掘算法

提出一种基于事务互补的双向挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集;该算法通过二进制的逻辑操作,用自顶向下策略和事务补集方式双向产生频繁候选项,并在计算支持数时用事务特征减少搜索事务数;通过与其他算法相比,实验表明它是快速而有效的。     

二进制挖掘算法在空间数据挖掘中的应用

现有的传统关联规则挖掘算法构建频繁候选项的方式和修剪技术是其应用于空间数据挖掘的技术难题.针对空间数据挖掘中数据库的属性特点,将基于二进制的挖掘算法应用于空闻数据挖掘中.该算法用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算支持数,有效地解决了现有挖掘算法在空间数据库中提取关联规则时存在的难题.     

一种基于约束的关联规则挖掘算法

基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。     

一种时态关联规则挖掘算法

时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。     

一种改进的约束关联规则挖掘算法

在约束关联规则挖掘过程中,影响交互的制约因素是挖掘算法的执行时间。为了提高挖掘过程的交互性,文章提出一种基于两阶段的约束关联规则挖掘算法。算法利用已挖掘的关联规则,实现约束关联规则的挖掘过程。在算法实现的过程中对关联规则集存储结构进行了优化,并扩展了类SQL查询语句。实验结果表明,由于在约束条件挖掘的过程中不需要再对数据库进行挖掘处理,节省了大量的用户时间,因此算法是有效的。     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

空间分类规则挖掘的一种决策树算法

空间分类规则挖掘是空间数据挖掘研究的一个重要领域。文章提出一个空间分类规则挖掘问题，并为解决该问题介绍了一种空间分类规则挖掘的决策树算法。     

一种快速挖掘约束性关联规则的算法

提出一种快速挖掘约束性关联规则的算法,其适用于挖掘带约束条件的频繁项目集.该算法通过数字区间的数值自动递减产生候选频繁项,并用二进制的逻辑操作计算支持数和用数字特征减少扫描事务的个数.算法的原理简单有效,能够有效减少扫描的时间和产生候选频繁项的时间,与现有的约束性关联规则挖掘算法和基于二进制的挖掘算法相比,其效率得到明显提高.     

大型事务数据库中的一种快速的规则挖掘算法

1 引言数据挖掘(Data Mining),也称为数据库中知识发现KDD,是指发掘隐藏在堆积如山的数据中的真知灼见,这基本上正在变成一种商业上非做不可的事情。关联规则(As-sociation Rules)是数据挖掘的重要研究内容,目前的绝大部分关联规则挖掘算法一般都分为两个阶段:①频繁项目集的发现;②规则的产生。算法的计算工作量主要集中在第一阶段上,因此,如何快速确定频繁项目集是算法效率的关键,在这方面已有许多工作与成果。但总的来讲,许多研究都是在Apriori算法或其派生算法的基础上进行的。这些算法或多或少存在如下两个问题:①算法必须耗费大量的时间处理规模巨大的候选项目集;②算法必须多次重复机械地扫描     

挖掘空间拓扑关联的有效算法

在基于空间事务的横向关联规则挖掘中,为了能够在海量数据中有效地提取空间拓扑关联规则,提出一种挖掘空间拓扑关联的有效算法,其适合挖掘多层横向空间关联规则.该算法用二进制数存储空间拓扑关系,使空间事务和数字建立对应关系,用数字递增的方法产生候选频繁项.在计算支持数时,算法在用逻辑运算的同时还利用数字特性减少扫描的空间事务数,大大地提高了效率.实验结果表明,在提取多层空间拓扑关联规则时,其比现有的算法更快速更有效.     

基于交易数据库的关联规则生成算法FAS及其应用

生成关联规则算法FAS,能够迅速区分某频繁项集的所有关联规则的前件和后件,生成给定频繁项目集的关联规则。基于FAS算法,设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR—Miner。该系统主要包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分,不仅实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度一可信度”形式的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的研究

针对Apriori寻找频繁项集问题,提出了基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法。该算法结合项集的有序特性,使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列,这样得到的候选频繁项集的集合是最小的,大大减少了候选频繁项集的数量,而且能保持频繁项集的完整性,从而节约了计算开销,提高了算法的效率。     

分布式抽样关联规则挖掘算法的研究

介绍了假日旅游信息数据挖掘的概念,提出了一种改进的分布式抽样关联规则挖掘算法DS-ARM,给出了算法的实现过程,并对算法性能进行了测试,利用DS-ARM算法对假日旅游者在目的地的旅游行为模式进行了研究。     

基于二进制的挖掘算法在移动计算中的应用

为了减少移动计算中提取空间关系的计算代价,提出一种基于二进制的关联规则挖掘算法,适合于在移动计算中提取包含多个空间对象的关联.该算法采用自顶向下的搜索策略,利用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算频繁候选项的支持数,大大地提高了算法的效率.该算法能够有效地用在移动计算中提高系统对用户的响应速度,特别是在挖掘长空间关联规则时,实验结果表明,该算法比现有算法更快速而有效.     

基于频繁项集挖掘算法的改进与研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2～4倍。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,通过对事务数据库的布尔化表示,提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量,从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库,同样也有较好的应用。     

一种高效的基于采样的关联规则挖掘算法

在事务数据集中发现项目间的关联规则是数据挖掘的一个经典问题,但传统的关联规则挖掘方法对于大事务数据集而言,执行效率相对较低。已经有研究表明,采样技术能有效地改善挖掘效率。在分析现有采样方法的基础上,提出了一种新的基于采样的高效关联规则挖掘算法ESMA。该算法采用了更加有效的双向采样策略。通过实验分析表明,该算法明显地加快了大事务数据库中采样的速度,从而降低了CPU时间,而且具有很好的可扩展性。     

一种用于空间横向挖掘的拓扑关联规则算法

针对现有基于空间事务的挖掘算法不能有效地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中搜索拓扑关联;该算法将空间拓扑关系转换为整数,用整数递减的方法构建候选频繁项;算法用数字运算获取支持数,同时还用数字特性减少被扫描的空间事务数。在挖掘空间拓扑关联规则时,实验证明它是快速而有效的。