基于二进制的长频繁项目集挖掘算法

结合挖掘长频繁项目集的自顶向下搜索策略,提出一种基于二进制的长频繁项目集挖掘算法.该算法用数值递减搜索策略产生候选项,在用到频繁项目集修剪其子集减少候选项的基础上还通过事务特征减少搜索事务数,并运用二进制的逻辑"与"运算计算支持数,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法是有效的、快速的.     

一种事务互补挖掘算法的研究及应用

提出一种事务互补的挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集。该算法用事务互补搜索策略产生候选项,使用频繁项目集修剪其子集和非频繁项目集修剪其超集策略减少候选项;在计算支持数时使用了二进制的逻辑运算和事务特性,提高了算法的效率。将其应用到横向空间关联规则挖掘中,实验表明该算法是快速而有效的。     

一种定位子集的自顶向下挖掘算法研究

针对现有自顶向下挖掘算法的不足,即在非频繁项目产生子集时和修剪重复产生的子集时存在冗余计算,提出一种基于定位子集的自顶向下挖掘算法,其适合于挖掘较长频繁项目集;算法按自顶向下策略用定位子集的方法产生非频繁项的子集,并有效地修剪冗余子集和减少重复计算,提高了算法的效率。实验证明,与现有的自顶向下挖掘算法相比,该算法是快速而有效的。     

基于事务互补的双向挖掘算法

提出一种基于事务互补的双向挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集;该算法通过二进制的逻辑操作,用自顶向下策略和事务补集方式双向产生频繁候选项,并在计算支持数时用事务特征减少搜索事务数;通过与其他算法相比,实验表明它是快速而有效的。     

位序互补的空间关联规则挖掘算法

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。     

基于二进制的约束性关联规则挖掘算法

提出一种基于二进制的约束性关联规则挖掘算法,用数字区间确定候选频繁项的范围,通过数值的递增／减方式交叉产生候选项,利用二进制的逻辑操作计算支持数,并用数字特征减少扫描事务数,以提取满足约束条件的关联规则。该算法适于挖掘任何长度的约束性频繁项目集,且具有较高的运算效率。     

关联规则中基于降维的最大频繁模式挖掘算法

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、产生大量候选最大频繁项集等问题,在分析FPMax、DMFIA算法的基础上,提出基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)。该算法改传统的FP-tree为数字频繁模式树DFP-tree,提高了超集检验的效率;采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数;基于降低项集维度的挖掘方式,减少了候选项的数目,避免了递归地产生条件频繁模式树,提高了算法的效率。实验结果表明,BDRFI的效率是同类算法的2~8倍。     

二进制的交叉挖掘关联规则研究

为了易于产生候选频繁项目集和计算项目集的支持数,提出了基于二进制的关联规则挖掘算法,但在搜索候选频繁项目集时仍从集合论出发,沿用传统搜索超集或子集的方法,在一定程度上效率受到了限制;为此提出了一种基于二进制的交叉挖掘关联规则算法,通过数值的递增和递减交叉方式自动产生候选频繁项集,缩短了候选频繁项的搜索空间,并在计算支持数时通过数字特征减少了扫描事务的个数,算法的效率得到了明显提高;该实验结果表明：与现有的二进制关联规则挖掘算法相比,算法是快速而有效的。     

二进制挖掘算法在空间数据挖掘中的应用

现有的传统关联规则挖掘算法构建频繁候选项的方式和修剪技术是其应用于空间数据挖掘的技术难题.针对空间数据挖掘中数据库的属性特点,将基于二进制的挖掘算法应用于空闻数据挖掘中.该算法用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算支持数,有效地解决了现有挖掘算法在空间数据库中提取关联规则时存在的难题.     

基于二进制的挖掘算法在移动计算中的应用

为了减少移动计算中提取空间关系的计算代价,提出一种基于二进制的关联规则挖掘算法,适合于在移动计算中提取包含多个空间对象的关联.该算法采用自顶向下的搜索策略,利用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算频繁候选项的支持数,大大地提高了算法的效率.该算法能够有效地用在移动计算中提高系统对用户的响应速度,特别是在挖掘长空间关联规则时,实验结果表明,该算法比现有算法更快速而有效.