关联规则挖掘Apriori算法的改进

关联规则的提取是数据挖掘中重要的研究课题,目的在于挖掘事务数据库中有趣的关联,Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法。该文对Apriori算法进行研究,发现该算法存在着一些缺点,并对其进行改进,用实例说明这些改进能够正确有效的实现该算法。     

基于矩阵的关联规则挖掘算法研究与改进

为了有效提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究基于矩阵的关联规则挖掘算法的基础上,提出了改进的关联规则挖掘算法DMApriori,并选取程序模拟超市购物产生的4个试验数据集,应用DMapriori算法对该数据集进行了关联规则挖掘;实验结果表明,该算法能平均提高关联规则挖掘时间20%;在计算数据库中的频繁项集时,通过有效裁剪布尔矩阵,使算法逐层扫描的数据量大大减少,并且对每个项集计数时,只扫描部分数据,提高了关联规则挖掘算法的性能。     

Apriori算法的改进

介绍关联规则挖掘的情况,在分析关联规则挖掘算法的基础上,通过对经典Apriori算法的改进,提出一种改进算法,该算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,实验证明该算法能够有效提高执行效率。     

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。     

IDS日志数据挖掘的改进算法

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法。基于Apriori的算法，在综合了传统哈希剪枝技术的同时，利用最小完美哈希函数的优点，保证了静态数据库关联规则挖掘，可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率，通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。     

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Apaod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.     

采用频繁项目链表变换的频繁项目集挖掘算法

频繁项目集的产生是关联规则挖掘的关键问题,经典的关联规则挖掘算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的.最新的研究已经开始探索合适的数据结构以支持进行极少次数的事务数据库的扫描,进而减少关联规则挖掘过程中巨大的I/O开销以获得更高的效率.文中利用频繁项目链表的数据结构,给出了一种仅需扫描两次事务数据库的关联规则挖掘算法 ,称为FILLT算法.该算法采取分而治之策略,对频繁项目链表实施分割、变换来进行关联规则挖掘.文中最后对这一算法的效率进行了理论分析和实验验证.     

基于关联规则的网络故障告警相关性分析

针对网络故障复杂、告警数据库信息量大等问题,提出一种改进的增量式关联规则挖掘算法。采用关联规则挖掘技术,对告警数据库中的更新规则进行增量关联规则挖掘,将传统告警分析方法与挖掘出的关联规则相结合,应用于网络故障告警相关性分析中。实验结果表明,该算法能减少冗余规则,提高挖掘效率。     

多层次模糊关联规则挖掘算法

该文将模糊技术和概念分层应用到关联规则的挖掘中,提出了多层次模糊关联规则挖掘算法。并且以Food-Mark2000数据库为实验对象,对该算法的性能进行分析,实验结果表明该算法具有较好的执行效率和较好的可扩展性,适合于对大型数据库进行挖掘。     

关系数据库中关联规则的挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面 ,目前的算法都是针对交易数据库的。探讨了关系数据库中关联规则的挖掘问题 ,提出在关系数据库中挖掘关联规则的方法和算法。     

Shared-nothing并行事务数据库系统中规则的挖掘与更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容．本文提出了Shared—nothing并行事务数据库系统(简称SNPDBS)中一种快速的关联规则挖掘算法SNPMAR，并考虑当最小支持度发生变化后SNPDBS中关联规则的高效更新问题，提出了一种有效的关联规则更新算法SNPIUA．     

一种有效的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

一种实用的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。该文提出了一种实用的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应的关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则

为了挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则，应用竞争聚集算法将记录在数量型属性上的取值划分成若干个模糊集，接着给出集合值关系数据库上数量型属的模糊关联规则的挖掘算法，此算法能将数量型属性模糊关联规则的挖掘问题转化为布尔属性关联规则的挖掘问题。最后通过一个实例说明挖掘算法的合理性。     

一种矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘算法中,Apriori由于多次对数据库进行扫描会产生较多的候选集,在多次扫描数据库的情况下容易产生I/O开销问题,并引起数据挖掘效率低。矩阵关联规则在数据挖掘过程中没有删除非频繁项集,致使存在较多的无效扫描,对于挖掘效率的提高也不明显。该文提出了一种改进的矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法,首先,删除不需要的事务和项,通过矩阵相乘和查找表获得频繁的二项式集合,结合排序索引得到剩下的频繁k-项集。与矩阵关联规则算法和Apriori算法进行比较,提出的算法可以直接查找频繁项集并对数据库进行扫描,当产生频繁项集比较多或者数据库需要进行动态更新时,该算法具有较好的可行性和执行效率。实验表明,提出的矩阵排序索引算法很好地降低了内存的使用率和I/O的开销,提高了数据挖掘的效率且具有较好的可扩展性。     

关系数据库中关联规则挖掘的一种高效算法

近年来，关系数据库被越来越多的行业采用，大量的生产、管理、科研等信息被收集存储，因此在关系数据库中进行有效的关联规则挖掘的需求日益增强。文中根据事务数据库中布尔型关联规则挖掘的相关理论和方法，在分析了关系数据库中关联规则挖掘具有的特殊性的基础上，从利用结构化查询语言(SQL)对关系数据库简便而高效的操作出发，提出了一种在关系数据库中挖掘多值型、多维型关联规则的简易算法。实验证明该算法具有较高的执行效率和一定的实用性。     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。     

关系数据库中多维关联规则挖掘的一种新算法

关系数据库已得到了广泛的应用,研究在关系数据库中挖掘关联规则的有效技术显得越来越重要.在分析关系数据库中关联规则挖掘现有算法的基础上,提出了一种在关系数据库中挖掘量化、多维型关联规则的简易算法.算法应用于安徽科技学院《学生体质健康标准》数据库,结果显示它具有快速、有效、易开发等优点.