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针对已有周期性关联规则模型的局限性,本文提出一种新的周期性关联规则模型。此模型通过聚类分析将一个周期分成若干个长度可能不同的时间段,从而更准确地发现周期性关联规则。文章还给出相应的挖掘算法。 相似文献
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LIU Zhi- yi 《数字社区&智能家居》2008,(18)
对关联规则算法进行了研究和分析,基于候选集的Apriori-like算法需要反复扫描数据库,并产生大量的候选集,在挖掘低支持度、长模式的规则时效率低下。针对算法的缺陷,该文提出了一种PS算法,优化了关联规则的挖掘。实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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普通的关联规则是事物与事物单纯的关联形式,没有考虑事物之间的约束。基于约束项新关联规则的考虑,满足了现实生活中的一些需求。本文提出了基于约束项的关联规则挖掘思想,建立新的关联规则挖掘模型。本文中,定义了约束项的形式,建立新的关联规则模型时,针对约束项的约束值的自动概化,对自动概化算法做了相关一些修正。 相似文献
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一种改进的挖掘关联规则的并行算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种改进的基于Apriori算法的挖掘关联规则的并行算法,并和以前提出的DD算法了比较。这种改进的算法IDD克服了以前提出的DD逄法的缺点,消除了DD算法中的工作冗余。 相似文献
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一种挖掘多维关联规则的有效算法 总被引:4,自引:0,他引:4
1.引言挖掘大型事务数据库中的关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一。由于关联规则在商务分析与决策、相关分析、分类等方面具有广泛应用,自提出以来一直受到广泛重视。一维关联规则的挖掘已有不少有效算法(如文,[2,3,4],综述参见文[l])。多维关联规则不仅考虑项集间的关联,而且考虑项集的维约束。这使得挖掘出的规则更具实用性,同时也增加了规则挖掘的难度。基于规则模板的挖掘,使用元规则限定挖掘的关联规则形式,降低了挖掘难度,但也使得其应用受到一定限制。采用类Apriori算法的方法通过求频繁谓词集得到多维关联规则,具有很好的可扩展性,能够处理大量数据,但其处理维谓词的1/O开销较大。利 相似文献
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一种新的多维关联规则挖掘算法 总被引:12,自引:0,他引:12
关联规则是数据挖掘中一个重要课题.文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法.新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力,并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷.实验结果表明,新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能. 相似文献
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一种新的加权关联规则模型 总被引:5,自引:3,他引:5
关联规则挖掘可以发现大量数据项集之间隐含的关系,在许多领域得到了广泛应用。目前很多关联规则挖掘算法已经被提出,这些算法一般都认为每个数据项的重要性相同。然而在现实中各个项目的重要性往往不同,从决策者角度出发,他们往往会优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目。论文分析了现有加权关联规则文献中存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型,给出了有效挖掘加权频繁项集的MWFI算法。 相似文献
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关联规则的并行挖掘模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单机数据挖掘算法的现状,本文详细分析了Agrawal关联规则的并行挖掘模型,提出了基于客户机0服务器的并行挖掘模型和算法,建立了原型系统,该模型可以有效地用在关联规则的并行挖掘过程中,它能在一定程度上克服数据传输量大,无法及时得到所需数据而导致的效率不高的问题。 相似文献