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矩阵加权关联规则挖掘算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文针对现实数据中每个项目对不同的记录以及对用户的兴趣的贡献度不一样的问题,在研究加权挖掘算法和向量空间模型中权值特点的基础上,提出了一种新的矩阵加权关联规则挖掘算法。 相似文献
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关联规则挖掘的矩阵算法 总被引:19,自引:0,他引:19
关联挖掘作法中的Apriori算法提供了一种根据查找频繁项集来发现数据集中的关联规则的方法,这种算法思路简单易于实现;但在由低次频繁项集生成高次频繁项集时需反复查找数据库,在效率上存在一定的欠缺,在寻找高次频繁项集时尤为明显,文章提出了一种新的关联规则挖掘算法:矩阵算法。同Apriori算法相比较,该算法能直接查找高次频繁项集,可以有效地屏蔽Aptiori算法性能瓶颈试验结果表明,当频繁项级较高时该算法比Apriori具有更高的执行效率和性能,并具有良好的可行性。 相似文献
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信息时代的到来,产生了大量的数据.在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将会创造很多潜在的利润.关联规则的挖掘已被广泛应用在实际生活中.但过去的研究往往认为数据库各个项目的重要程度是相同的,而事实上,用户对项目的看重程度是不同的,因此已有算法挖掘出来的并不一定是我们感兴趣的规则.针对这种情况,提出了加权关联规则. 相似文献
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关联规则挖掘研究述评 总被引:19,自引:0,他引:19
1 引言近年来,数据挖掘(又称为数据库中知识发现,KDD)引起了信息产业界的极大关注。关联规则挖掘作为数据挖掘的一种重要模式,已成为数据挖掘领域的一个非常重要的研究课题。它在商务管理、生产控制、市场分析、工程设计、科学探索等领域都有着重要的应用,目前又逐渐向生物医药、金融分析、电信等领域渗透。 相似文献
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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... 相似文献
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布尔加权关联规则的几种开采算法及比较 总被引:1,自引:0,他引:1
关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用 ,目前存在许多发现关联规则的算法。这些算法都认为每个项目对规则的重要性相同。但在实际应用中 ,用户会比较看重一些项目 ,因此 ,为了加强这些项目对规则的影响 ,提出了一些加权关联规则的算法 ,介绍了几种存在的算法 ,并对它们进行了分析比较 相似文献
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针对子宫癌病人住院人数的不断增加和住院期间医生所开药方种类繁多的大数据特点,以及传统关联规则算法存在时间效率低的缺点,采用了结合加权萤火虫优化算法和Apriori算法的关联规则挖掘算法Firefly-Apriorialgorithm(YHC-Apriori算法),萤火虫算法具有快速寻找最优解的特点,可以提升关联规则算法的运行效率.将此算法应用到对子宫癌疾病的用药规律方向进行数据挖掘,使得出的结论更准确并且减少算法运行时间.通过医疗大数据得出的宫颈癌常用药以及用药组合,使医生开的药方更精确,更有效. 相似文献
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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。 相似文献