关联规则挖掘算法

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理和基本概念,包括项目、项目集、置信度、支持度等。重点介绍了经典的Ariori算法、优化的FP_Growth算法,介绍了关联规则分类与挖掘的步骤与常用性质,对常见关联规则挖掘算法的效率作了必要的比较。     

多时间序列跨事务关联分析研究

论文的研究目的是为了对时间序列的发展趋势进行预测。采用的方法是对多时间序列进行跨事务关联规则分析,利用关联规则中前件和后件的时间差进行预测。提出了跨事务关联规则挖掘ITARM,该算法采用了基于压缩FP-树的、分而治之的挖掘方法。算法在产生了频繁1-项集之后,分别利用1-项集中的项作为约束条件,建立压缩FP-树,挖掘跨事务关联规则。文中给出了算法的主要设计思想和算法的伪代码,并对算法的性能进行了测试。测试结果表明,ITARM算法是一个时间和空间性能都较高的跨事务关联规则挖掘算法。     

提高频繁项集挖掘算法效率的方法研究

提高频繁项集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究的一个重要内容。通过对不产生候选项频繁项集挖掘算法的分析,从子集的划分和局部频繁项集挖掘出发,提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的实现方法。实验表明,该方法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。     

挖掘正相关的频繁项集

在由频繁项集产生关联规则时,利用提升度判断规则前、后件之间的正相关性可以避免产生一些无意义的关联。但是,这并不能保证规则前、后件中的项是正相关的,也不能减少挖掘频繁项集的时间开销。当规则的前件或后件存在负相关的项时,仍然可能产生无意义的关联规则。针对以上问题,基于数学期望,提出了正相关的频繁项集的概念,并改进了一种直接在FP-树中挖掘频繁项集的算法,挖掘出正相关的频繁项集,从而有效地解决以上问题。实验表明,该算法可以大幅度地减少所产生的频繁项集数量,显著地降低了挖掘频繁项集的时间开销。对于大型数据集,尤其是稠密型数据集,该算法具有良好的性能。     

关联规则中FP树算法的研究与改进

传统的基于关联规则的FP-树算法在挖掘频繁项目集算法中应用很广,它在数据挖掘过程中不需要产生候选集,但是该FP-树算法在挖掘较大型数据库时运行速度慢、占用内存大或根本无法构造基于内存的FP-树。为了解决这些问题,本文提出了一种占用内存少、能满足大型数据库挖掘需求的改进的FP树算法。     

最简有效关联规则及其挖掘算法

传统关联规则挖掘算法往往会产生过多规则而难以被决策者所采用。针对该问题,文章从应用的角度提出了最简有效关联规则,其特点是采用以后项为导向的挖掘方式,同时追求规则前后项之间的相关性,在此基础上给出了一种最简有效关联规则挖掘算法。利用该算法得到的最筒有效关联规则集包括的规则数量大为减少且能得出与全部有效关联规则集相同的决策,避免了大量的冗余挖掘及无效挖掘,提高了挖掘效率和应用效果。     

基于项编码的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系的技术方法,关联规则挖掘Apriori算法需要多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,本文提出了基于项编码的关联规则挖掘算法CA（Coding-based Apriori）,只需要第一遍扫描数据库并对每个项完成编码,以后的过程都是针对编码进行,不需要多次扫描数据库。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

关于关联规则经典算法的一种改进

就数据挖掘中关联规则的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的关键算法作出了剖析,提出了一种关联规则经典Apriori算法的改进算法FP-树算法,并给出了利用FP-树算法来求解实际问题的过程,通过对两个算法的比较表明新算法的优越性。     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

加权关联规则的改进算法

论文讨论了加权关联规则问题,针对布尔类型的加权关联规则问题提出一种改进算法。该算法首先利用普通的关联规则算法产生频繁集,然后在该频繁集的基础上产生加权频繁集。同时,给出了最优的最小支持度设定方法,保证了普通关联规则算法所产生的频繁集为加权频繁集的超集。该算法有较高的效率,并且能够有效利用已有的关联规则算法。     

一种挖掘带否定关联规则的算法

关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Aptiori算法的效率上，而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法，并在这两种基本算法的基础上进行改进。提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数，对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。     

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。     

基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法

数据挖掘过程中只考虑数据项权重或者只考虑时态语义会导致挖掘结果不全面。针对该问题,对加权关联规则、时态关联规则和时态数据周期规律进行研究,将权值、K-支持期望和周期等概念引入到时态关联规则中,提出一种基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法。以某管理系统审计数据为例进行实验验证,结果表明该算法能够准确地挖掘出数据库中的加权时态关联规则,与加权关联规则算法相比,在时间复杂度相同的情况下能使关联规则的挖掘结果更加全面。     

一种含负项目的一般化关联规则挖掘算法

传统的关联规则是形如A→B反映正项目之间关联关系的蕴涵式,它无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.在表达式中引入负项目,将这种传统的关联规则扩展成包含正、负项目的一般化关联规则.介绍了一般化关联规则的概念及其相关性质定理,并加以证明,提出了一种基于频繁模式树的挖掘混合正、负项目的一般化关联规则的MGPNFP算法,对其性能进行了分析,并比较了MGPNFP算法比现有的挖掘含负项目关联规则的算法所具有的优势.     

分组多支持度关联规则研究

关联规则是数据挖掘的重要任务之一,传统关联规则算法只有一个最小支持度,假设项出现的频率大致相同,而在谮实际中并非如此,由此产生了多支持度关联规则问题.该问题针对每个项给定不同的支持度,而在实际应用中项可以划分成若干个组,每组有一个支持度.由此提出了分组多支持度关联规则问题,针对该问题给出了基于多支持度性质对项进行分组的方法.该方法可以降低2-项候选集的数目.在此基础上,进一步给出了相应的多支持度关联规则发现算法,并通过实验证明了算法的有效性.     

基于FP-tree的多层关联规则快速挖掘算法

研究了多层关联规则挖掘的理论和方法,提出了一种基于FP-tree的快速挖掘算法FAMML_FPT。该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘,也能实现跨层次关联规则的挖掘,其中引入了修补项、跨层修补项的概念,以便从低到高逐层建立FP-tree,有效减少了扫描数据库的次数,且不用产生大量的候选项集,提高了数据挖掘的效率。     

具有数量特征的利润约束关联规则发现

关联规则发现是数据挖掘的重要研究内容之一,具有广泛的应用。在以前的研究中,关联规则发现算法一般都没有考虑项目的销售数量。而在实际中,相关联项目的销售总利润对于商家来说非常重要。因此,在关联规则发现中引入销售数量的利润约束问题显得很必要。文章针对此问题提出了项集事务利润和事务利润的概念,并对项集利润和支持期望的概念进行了重新定义,接着给出了具有数量特征的利润约束关联规则挖掘问题的性质和定理,最后根据该问题的性质给出了高效的求解算法。     

基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规更哇，它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性，且不同级别上的关联性具有不同的指导意义．但目前已讨论的多层关联规则，大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联，因而，针对这一问题，本文对已有的FP—Tree算法进行扩充和改进，实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法，即交叉层关联规则挖掘算法FP—Tree＊．同时，在算法实施之前，还结合多层关联挖掘本身的特点，对现有的数据存储结构进行改进，提出用字符序列对事务项编码的方法，从而简化了大量的数据预处理工作．     

挖掘数据库中的负频繁模式

传统的关联规则挖掘研究事务中所包含的项与项之间的关联性,而负关联规则挖掘不仅要考虑事务中包含的项,还要考虑事务中不包含的项。给出了完全负关联规则的定义,提出一种基于树的算法Free-PNP,通过此算法挖掘数据库中的负频繁模式,继而得到所要挖掘的完全负关联规则。通过实验验证了算法的有效性。