应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。     

关联规则挖掘算法研究

Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想,并分析了该算法的性能瓶颈。在此基础上,针对Apriori算法提出了一种改进方法,该方法采用转置矩阵的策略,只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。与其他经典的算法相比,本文提出的算法在项目集长度较大时,性能明显提高。     

基于最大值约束的模糊关联规则挖掘

数据挖掘是从数据库中发现潜在有用知识或者感兴趣模式的过程。在数据挖掘领域中主要集中于单一支持度下的关联规则挖掘,在事务数据库中发现项目之间的关联性,而在实际应用中,项目可以有不同的最小支持度,不同的项目可能具有不同的标准去判断其重要性,因此提出一个在最大值支持度约束下,发现有用的模糊关联规则挖掘算法,在该约束下,利用逐层搜索的迭代方法发现频繁项目集,通过实例证明了该挖掘算法是易于理解和有意义的,具有很好的效率。     

关联规则挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。针对经典Apriori算法频繁扫描事务数据库致使运行效率低下的缺点,在研究已有关联规则挖掘算法的基础上,提出一种改进的基于关系矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和实验结果均表明,所提算法是高效的和实用的。     

关联规则挖掘最小支持度阀值设定的优化算法研究

为了解决在关联规则挖掘Apriori算法中最小支持度阀值设定较难或设定不适当的问题,基于事务普遍具有统计规律性的前提,设计了平均值调整优化的算法.为支持度和预选率划分不同区间,利用平均值进行最小支持度阀值的微调.对于不同分布特征的事务数据库,该方法比原先设定阀值都能取得更适中和更好的频繁项集结果,同时不会产生过大的性能...     

最大值控制的多最小支持度关联规则挖掘算法

大部分关联规则挖掘算法使用同一最小支持度阈值进行挖掘,但在实际使用中由干各项目发生频率的不同,理应有不同的最小支持度支持。该文提出了一种多最小支持度关联规则挖掘算法,为每一项目设置一最小支持度,同时在生成舒选集和最大频繁集的过程中使用最大值控制来实现剪枝,有效地提高了该算法的效率,最后用一个超市销售物品的例子来说明该算法的使用。     

基于兴趣度的关联规则挖掘算法

分析了Apriori核心算法，举例说明了其设计思想上的不足，并重新定义了关联规则形式和引进了兴趣度的概念。主要定义了合理的兴趣度，即基于可信度和支持度方差的兴趣度InterestR=[（CR-SRH）／4]^＊（CR＋SRH）,并因此而设计了基于此兴趣度定义的关联规则挖掘算法，并对算法做了适当的分析。     

关联规则的高效挖掘算法研究

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题，对其挖掘算法的研究具有十分重要的意义，经典的关联规则发现算法是一个多次遍历的算法，计算的复杂度较同，本文给出一种关联规则频繁数据集的发现算法，只需对交易序列扫描两次即可发现数据采的频繁数据集，算法效率得到了较好地提高。     

一种快速网络入侵检测的关联规则挖掘算法

针对网络入侵检测领域使用关联规则挖掘关联模式精度不够,效率不高的问题。文章提出了一种新的基于最大值限制的关联规则算法,提出运用领域划分方法对特征项进行标准化处理,并结合各项的特征,给不同的特征项设置不同最小支持度,使挖掘模式更精确,挖掘速度明显提高。     

基于命题逻辑的关联规则挖掘算法L-Eclat

关联规则挖掘是数据挖掘领域非常重要的课题,在很多领域被广泛应用。关联规则挖掘算法都需要设置最小支持度和最小置信度。很多国内外学者研究的挖掘算法在这两方面都存在着一些问题,不仅需要大量的领域知识来设置合适的最小支持度,而且其结果集庞大、用户不容易理解。针对关联规则挖掘算法存在的问题,将命题逻辑融合到关联规则算法Eclat中,设计出了基于命题逻辑思想的挖掘算法L-Eclat。实验结果表明,L-Eclat算法压缩了挖掘的规则集,减小了算法的时间消耗,且即使是非常小的支持度也可以得到高质量的关联规则,这在一定程度上解决了支持度设置的问题。     

基于FP-Tree的约束关联规则挖掘算法

针对构建FP-Tree时存在的大量内存消耗问题,提出了CCFP(constraint clip FP-tree)算法,该算法利用有项和缺项约束对事务数据库进行修剪后构造简化的FP-Tree,经再一次扫描后得到关联规则.实验结果表明:该算法较一般的FP-Tree算法能节省大量的内存空间,同时,运行效率也略有提高.     

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。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

在分析研究关联规则挖掘Apriori算法及其若干改进算法的基础上,对Apriori算法做了进一步地改进,提出一种基于条件判断的新思想.改进后的算法根据条件采用了事务压缩与候选项压缩的相结合的方式,减小了不必要的开销,从而提高了挖掘速度.     

一种旅行数据约束关联规则挖掘算法

随着旅游业的发展,从海量旅行数据中挖掘旅客类型和环境因素之间内在的、隐含的相关性,是分析旅游市场状况、预测对相关行业影响的一种有效方法。结合旅行数据特点,并针对现有约束方法的局限性,提出一种基于关系延展路径约束的关联规则并行挖掘算法。该算法有效结合MapReduce并行机制,在关系延展路径约束下生成事务集,提升后续并行效率;同时利用并行方法改进Apriori算法的逐层搜索,带来“二次”效率提升,从而更好更快地把握旅游业发展动态,调整旅游业宏观政策。     

基于属性位复用的约束性关联规则挖掘算法

在提取满足用户特定需求的关联规则时,由于现有约束性关联规则挖掘算法存在大量的冗余候选项和重复计算,故提出一种基于属性位复用的约束性关联规则挖掘算法,其适合挖掘任何长度且满足用户特定需求的关联规则。该算法通过属性位的权值组合,将交易事务转换成整数,用属性位复用技术构建候选区间,并利用其端点值双向变化,构建索引候选频繁项,同时也用布尔运算计算其支持数。实验证明其比现有算法更快速,将其应用到客户关系管理系统中分析客户关联信息,可以有效地提高系统效率。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。     

基于改进Apriori算法的审计日志关联规则挖掘

针对安全审计系统中存在的智能程度低、日志信息没有充分利用的问题,提出一个基于关联规则挖掘的安全审计系统。该系统充分利用已有审计日志,结合数据挖掘技术,建立用户及系统的行为模式数据库,做到及时发现异常情况,提高了计算机的安全性。在传统Apriori算法的基础上提出一种改进的E-Apriori算法,该算法可以缩小待扫描事务集合的范围,降低算法的时间复杂度,提高运行效率。实验结果表明基于关联规则挖掘的审计系统对攻击类型的识别能力提升在10%以上,改进的E-Apriori算法相比经典Apriori算法和FP-GROWTH算法在性能上得到了提高,特别是在大型稀疏数据集中最高达到51%。     

基于兴趣度的隐私保护关联规则挖掘算法

基于启发式的隐私保护关联规则挖掘算法常通过删除项或增加项改变规则的支持度,现有的通过删除项的隐私保护关联规则挖掘算法设计过程中通常忽略了兴趣度和规则的左件,导致对非敏感规则的支持度和数据可用性影响很大。针对上述不足,在算法设计过程中引入了兴趣度和逐步移项的思想,通过对敏感规则的左右件选择性地适当处理,不仅成功隐藏了指定隐私规则集,同时降低了对非敏感规则支持度的影响,提高了数据的可用性。理论和实验结果表明i,f-then算法具有较好的隐私性和高效性。     

大型数据库的模糊关联规则挖掘算法研究

为解决传统关联规则挖掘算法对大规模连续数据库进行挖掘时所产生的信息损失和效率低下等问题,给出一种改进的模糊关联规则挖掘算法,称为F-ARMVLQD算法。该算法利用模糊均值聚类算法解决离散属性间隔之间出现"尖锐边界"的问题,同时算法引入有向无环图和字节向量用以提高频繁项目集的计算效率,并吸取分区算法的优势,解决对该数据库挖掘时磁盘操作频繁的问题,整个算法只需扫描两次数据库。实验结果表明,该算法比传统算法具有更高的执行效率。     

时态关联规则挖掘方法的研究

利用时态关联规则的分析,可以得到一系列相关性的项目集合,从而为决策提供更加有利的帮助和支持。在研究了传统的静态关联规则的基础上,提出了一种以交易规模的变化率为处理对象,即考虑各类项目交易量的变动状况的时态关联规则的表述与挖掘方法,并对其表述形式及算法实现进行了探讨。