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方刚 《计算机工程与应用》2012,48(33):142-146
在频繁邻近类别集挖掘中,由于用户指定约束条件的动态变化,现有挖掘算法因多次重复扫描空间事务而存在冗余计算,故提出一种频繁邻近类别集的动态约束挖掘算法,其能根据用户发出的动态约束指令,提取满足用户需求的频繁邻近类别集;该算法用数组索引映射邻近类别集,用正整数幂集法计算支持数和搜索满足用户动态约束的频繁邻近类别集;该算法无需产生候选频繁邻近类别集且不重复扫描缓冲分析得到的空间事务;为了验证算法的实用性和高效性,将其应用到移动环境中缩短移动系统的响应时间,尽最大努力来提高用户满意度,通过移动计算下的仿真实验表明该算法比现有算法更快速更有效。 相似文献
2.
基于幂集的关联规则挖掘算法研究 总被引:13,自引:2,他引:13
首次提出了利用幂集作为挖掘关联规则的工具,给出了基于幂集的关联规则挖掘算法。该算法有效解决了传统算法中需对数据库多次扫描的不足,实现了对数据库一次扫描就可挖掘出所有频繁集的功能。 相似文献
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一种带约束条件的关联规则频繁集挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
陈晓云 《计算机工程与应用》2003,39(2):205-208
论文先提出顺序单调约束和反顺序单调约束的概念并对其所包含的数学性质进行了讨论,在此基础上将其运用于频繁集挖掘过程中,给出挖掘基于顺序反单调性约束的频繁集算法和挖掘基于顺序单调约束的频繁集算法。带约束条件的关联规则频繁集挖掘可减少生成无意义的规则;同时,在频繁集生成过程,利用约束条件对搜索空间进行修剪,可提高挖掘算法的效率。 相似文献
5.
为有效地提高基于空间事务的挖掘算法效率,提出一种基于位序的互补空间挖掘算法,其适合在海量数据中挖掘任何长度的频繁项;该算法用定序项目集的方法来减少现有算法存在的冗余判断操作和计算,同时也用非频繁项目集的补集来快速生成候选项,删除了现有双向挖掘算法中的空闲操作,可以有效地降低算法的运行时间。实验结果表明此法在空间数据挖掘中比现有算法更快速而有效。 相似文献
6.
挖掘极大频繁页面集是WEB使用挖掘中的关键应用之一。由于一定时间段的会话中蕴含着用户的访问模式与访问动机,设计一种结点带有驻留时间,类似FP-tree的频繁页面树FPDT-tree结构;利用FPDT-tree结构存储双向驻留时间约束的会话数据库,简化挖掘过程中驻留时间阈值的设置。基于FPDT-tree提出算法MFPSM挖掘会话中的极大频繁页面集,实验结果表明,在时间约束环境中,通过决策者给出合适的时间约束阈值,该算法可以有效地缩短挖掘极大频繁页面集的时间。 相似文献
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针对现有频繁闭项目集挖掘算法存在的不足,提出了一种基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘算法。通过混合进制数的变化来生成候选项目集,避免使用了复杂的数据结构,减少了内存和CPU的开销;利用粒度计算的分而治之思想来计算频繁闭项目集的支持度,避免了多次重复扫描数据库,减少了计算复杂度和I/O开销。实验结果表明该算法比经典的频繁闭项目集挖掘算法快速而有效。 相似文献
8.
快速挖掘频繁项目集算法 总被引:2,自引:0,他引:2
马丽生 《计算机工程与设计》2009,30(8)
频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上,提出了一种能够快速挖掘频繁项目集的算法,对频繁项目集挖掘的搜索空间以及数据表示进行了优化,缩小搜索空间和数据表示的规模,减少计算项目集支持数的时间,提高算法的执行效率,实验结果表明,该算法在性能上优于FP-Growth算法. 相似文献
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为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法。该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和寿支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出。实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则。 相似文献
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方刚 《计算机工程与应用》2010,46(25):149-152
针对现有的频繁邻近类别集挖掘算法因产生候选项而存在冗余计算,提出一种无候选项的频繁邻近类别集挖掘算法,其适合在海量数据中挖掘空间对象的频繁邻近类别集;该算法以交叉搜索方式,用产生邻近类别集非空真子集的方法来计算支持数,实现一次扫描数据库挖掘频繁邻近类别集。算法无需产生候选频繁邻近类别集,且计算支持数时无需重复扫描数据库,达到了提高挖掘效率的目的。实验结果表明其在海量空间数据中挖掘频繁邻近类别集时,该算法比现有算法更快速更有效。 相似文献
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捕要:Apriori算法在关联规则挖掘过程中需要多次扫描事务数据库,产生大量候选项目集,导致计算量过大。为解决该问题,提出一种基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法,通过分析频繁k+1项集的生成机制,将支持矩阵与频繁2项集矩阵相结合实现快速剪枝,并大幅减少频繁k项集验证的计算量。实验结果表明,与Apriori算法和ABTM算法相比,改进算法明显提高了频繁项集的挖掘效率。 相似文献
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发现频繁项集是关联规则挖掘应用的关键,针对采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法导致候选项目集产生的代价很高问题,该文提出一种基于散列的快速AprioriTid改进算法,在AprioriTid算法的基础上采用基于候选项Lk地址的哈希映射方法,提高了算法的执行效率。 相似文献
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一种基于事务修剪的约束关联规则的挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类常见而简单的规则中有项或缺项的约束,提出了一种基于事务数据修剪的约束关联规则的快速挖掘算法。该算法先扫描一遍数据库对事务进行水平和纵向的修剪,接着在修剪后的数据集上挖掘频繁项集,形成规则的候选头集、体集和规则项集,最后一次扫描后由最小可信度约束得到所要求的关联规则。实验表明,与按简洁约束采取的一般策略相比,该算法的性能有较明显的提高。 相似文献
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在空间拓扑关联挖掘中,为提取包含指定空间布局关系的拓扑关联规则,提出一种基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘算法,该算法能够在多空间关系模式下,挖掘包含空间布局约束的拓扑关联规则,将空间关系事务转换成整数,通过空间布局约束重构非目标空间对象类的权值向量,用重构权位值递减构建候选频繁项,并用布尔运算计算其支持数。实验结果表明,与传统挖掘算法相比,该算法的挖掘速度更快、更有效。 相似文献