关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

改进的频繁项集挖掘算法

频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。在分析Apriori算法与FP-growth 算法特点的基础上,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法,即索引生成频繁项集算法IGFA。IGFA算法基于Apriori算法并通过 “索引二元组”生成候选集,减免了候选集的大量冗余,实验及结果分析表明该算法有效提高了频繁项集的挖掘效率。     

基于Web日志的频繁访问页面挖掘研究

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在经典Apriori算法基础上给出了基于SQL的Apriori算法.对Web日志挖掘进行数据预处理的基础上,利用算法挖掘最大频繁访问页面集.实验结果表明算法的效率较好,并有助于促进网站的建设.     

基于分解事务矩阵的关联规则挖掘算法

Apriori算法是数据挖掘领域挖掘关联规则频繁项目集的经典算法,但该算法存在产生大量的候选项目集及需要多次扫描数据库的缺陷。为此提出一种新的挖掘关联规则频繁项目集算法（ CApriori算法）：利用分解事务矩阵来压缩存放数据库的相关信息,进而对分解事务矩阵进行关联规则挖掘;优化了由频繁k -1项目集生成频繁k项目集的连接过程;提出了一种不需要扫描数据库,利用行集“与运算”快速计算支持数的方法,改进算法挖掘所有的频繁项目集只需扫描数据库两次。实验结果表明,改进算法在最小支持度较小时效率高于Apriori算法。     

一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。提出了一种新的Apriori的改进算法,该算法在生成k(k>1)项频繁集时,不需要重新扫描数据库,只是在生成1项频集时,才需要扫描事务数据库,有效地减少了对事务数据库的读操作,在时间复杂度上较经典的Apriori算法有更加优越的性能。     

一种直接生成频繁项集的分治Apriori算法

针对Apriori算法的不足,提出基于项数布尔矩阵的改进算法MPIN_Apriori。改进算法运用分治思想将数据集分段处理,使用事务项数进行矩阵压缩并利用向量交运算和先验剪枝直接生成局部频繁k-项集,最终合并为全局频繁k-项集。该算法从根本上改进了Apriori算法频繁迭代的流程,避免了连接运算而且极大减轻了内存负担。实验结果表明在进行大型数据库频繁项集挖掘时其效率明显高于Apriori算法,而且对分布式数据挖掘有参考价值。     

一种新的高效Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文针对Apriori算法的瓶颈提出一种使用先验算法产生频繁2项目集。并给出了一种简单有效的逐步缩减交易数据库的方法,加快了频繁k项目集的验证速度。新算法减小了存储空间,并显著提高了Apriori算法的效率,并改进了数据挖掘算法的性能。     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.     

一种改进的关联规则混合挖掘算法

对数据挖掘技术中关联规则挖掘算法Apriori和AprioriTid进行了分析。首先提出Apriori的改进算法Apriori-New,然后提出基于Apriori-New的混合算法AprioriHybrid。通过实验对比,在由候选项集生成频繁项集的过程中,其时间开销比Apriori和AprioriTid都要小,尤其对于事务数多的大项集,取得了快速挖掘频繁项集的目的。     

关联规则中Apriori算法的研究与改进

关联规则反映了大量数据中项集间的相互依存性和关联性。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,目前已有很多的改进版本,但大多存在多次扫描数据库,项集生成瓶颈和模式匹配频繁的问题,算法效率比较低。本文深入的分析研究关联规则Apriori算法,改进候选频繁项目集的连接和剪枝策略,改进对事务的处理方式,减少模式匹配所需的时间开销,并给出了改进算法。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

本文采用一种基于布尔矩阵的频繁集挖掘算法。该算法直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Apriori算法的连接和剪枝,通过不断压缩支持矩阵,不仅节约了存储空间,还提高了算法的效率。     

一种改进的关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用研究

为了解决网络入侵检测领域使用Apriori算法挖掘频繁模式效率不高、精度不够的问题,引入自适应步长跃进、动态修剪候选频繁项集的概念,提出一种新的改进关联规则挖掘算法,该算法较Apriori算法有比较明显的优势,可以广泛应用于大规模入侵检测数据库的关联规则挖掘中.     

一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要内容之一。通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于有向关联图的频繁项集挖掘算法,该方法仅需扫描数据库一次,避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了搜索速度。     

基于Apriori算法的改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

一种新的动态频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法,该算法建立在前一阶段挖掘的基础上,能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能,在最后生成全局频繁项集时,不需要全程扫描数据库,根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明,该算法挖掘性能远远优于Apriori算法,能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

基于事务映射区间求交的高效频繁模式挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘重要研究课题,大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘的最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori算法和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法IITM（interval interaction and transaction mapping）,只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长。该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集,FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题。在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节,本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法,并通过实例说明了算法的有效性,且与Apriori这一经典算法作了比较。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节．本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法，并通过实例说明了算法的有效性，且与Apriori这一经典算法作了比较。