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关联规则的快速提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。 相似文献
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通过分析连续型属性数据的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法的高效性方面作了进一步研究,针对已有的通过结合最大一项集和隶属函数值去计算染色体的适应值的模糊遗传挖掘算法速度慢的问题,提出一种基于聚类的模糊遗传关联规则挖掘算法。该算法采用模糊遗传原理在交易数据中同时提取关联规则和隶属函数。同时,采用k-means聚类算法对种群中的染色体进行分类并且依据分类得到的信息和自身的信息评估每个染色体的适应性,从而降低了扫描数据库的次数,测试结果表明该算法速度快,准确度高。 相似文献
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一种改进的正负关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统正负关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并且生成大量候选频繁项集的问题,在对比目前相关研究成果的基础上,提出了一种改进的正负关联规则挖掘算法,它通过两次数据扫描完成对正负关联规则的挖掘,对最大频繁项集的挖掘算法做了改进,有效提高了算法效率,同时对置信度标准做了改进。基于某真实事务集的实验表明,算法提高了规则挖掘的质量和有效性。 相似文献
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随着Internet的迅猛发展和日益普及,各种数据信息急剧膨胀,各行各业积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。文章讨论海量数据处理中的机器学习算法——关联规则挖掘Apriori算法,针对Apriori算法需要多次扫描数据库的缺点,对数据库进行划分,从而提高海量数据挖掘的效率。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中最活跃的一个分支。目前提出的许多关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并产生大量候选项集,影响了挖掘效率。针对加权关联规则挖掘算法中多次扫描数据库影响算法性能的问题,对其进行了优化,采取了以空间换时间的思路,提出一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法。以求概率的方式设置项目属性的权值,通过矩阵向量存储结构保存事务记录,只需扫描一次数据库,并且采用不同的剪枝策略及加权支持度和置信度的计算方式。使用数据实例进行模拟实验,结果表明此算法明显提高了挖掘效率。 相似文献
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增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。 相似文献
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提出了一种基于压缩矩阵运算的电信告警关联规则挖掘算法.它解决了apriori等算法需多次扫描数据库的问题,通过扫描告警事务库并进行压缩变换得到压缩告警关联矩阵,对关联矩阵进行运算得到告警间的关联规则.仿真实验证明,该算法与apriori等算法相比,时间效率有了明显提高,同时有效节约了存储空间. 相似文献