数据库中全部负关联规则挖掘研究

数据库中关联规则信息是知识的表述形式之一,负关联规则挖掘是数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围。现有的挖掘方法不能获取数据库中全部的负关联规则,考虑从数据库中提取全部的负关联规则,通过(1)扫描数据库建立数据库频繁模式树DFP-tree(Database Frequent Pattern tree);(2)在精简DFP-tree的基础上获取全部极小非频繁项集ASI;(3)对ASI中极大频繁项集的向上闭包,得到全部非频繁项集;(4)在此基础上采用相关度作为规则兴趣度量之一提取负关联规则。理论和实验表明算法的正确性和效率。     

基于两级支持度的正、负关联规则挖掘

当同时研究正、负关联规则时会遇到一些新问题,如非频繁项集的挖掘及如何避免产生自矛盾的规则等．该文对这些问题进行了深入的研究,设计了能够同时挖掘频繁项集与非频繁项集以及能够同时挖掘这些项集中的正、负关联规则算法,实验表明该算法是非常有效的。     

基于频繁项集与负规则的局部反馈查询扩展

针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法.该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展.实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能.     

基于定制时间约束的正负时态关联规则挖掘

传统关联规则挖掘是在整个事务数据库的时间范围内进行的,但有时用户想得到某一特定时间范围(如商品的促销阶段)内的关联规则,该文对这一问题进行了详细讨论,提出了基于定制时间的时态支持度、时态频繁项集、时态置信度、时态关联规则等概念,在传统Apriori算法的基础上提出了挖掘时态频繁项集的算法。另一方面,讨论了当同时考虑正、负关联规则出现的矛盾规则问题以及用相关性解决这一问题的方法,提出了挖掘正负时态关联规则的算法,实例说明了算法的执行过程及有效性。     

挖掘数据库中的负频繁模式

传统的关联规则挖掘研究事务中所包含的项与项之间的关联性,而负关联规则挖掘不仅要考虑事务中包含的项,还要考虑事务中不包含的项。给出了完全负关联规则的定义,提出一种基于树的算法Free-PNP,通过此算法挖掘数据库中的负频繁模式,继而得到所要挖掘的完全负关联规则。通过实验验证了算法的有效性。     

向量内积策略的多支持度正负关联规则挖掘

在研究负关联规则相关特性的基础上,将向量内积引入到该领域,提出了一种基于向量内积的多最小支持度正负关联规则挖掘算法。考虑到事务数据库中各项集分布不均而导致的单一最小支持度难以设定的问题,采用了多最小支持度策略,设计了一种能同时挖掘出频繁与非频繁项集,以及从这些项集中挖掘出正负关联规则的算法。实验结果表明,该算法仅需扫描一次数据库,且具有动态剪枝,不保留中间候选项和节省大量内存等优点,对事务数据库中负关联规则的挖掘具有重要意义。     

基于向量内积的非频繁项挖掘算法研究

针对负关联规则中非频繁项集的生成问题,将向量内积引入到该领域.通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配,提出了一种新的非频繁项集快速生成算法.该算法首先将布尔化所得矩阵中的向量进行内积运算,通过逐层递增的思想,用两级支持度模型来约束非频繁项集与频繁项集的产生,使非频繁项集不仅可由频繁项集之间连接产生,而且...     

基于抽样的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

本文采用抽样的方法，在基于约束的Eclat类算法（例如Eclat A和Eclat M）的基础上，提出了一种分布式约束性关联规则的挖掘算法——DMCASE算法。本算法在各数据站点上对一个较小的样本采用基于约束的Eclat类算法，挖掘局部约束频繁项集，采用归纳学习的方法归并所有局部约束频繁项集，产生全局约束频繁项集。只需1次扫描数据库，挖掘效率较高。实验证明：该算法是一种十分有效的解决基于约束条件下的分布式关联规则挖掘算法。     

基于FP-Tree含正负项目的频繁项集挖掘算法

借鉴FP_growth算法中频繁模式树的思想,提出包含正负项目的频繁模式树的构造方法.通过对该频繁模式树进行模式扩展,可以挖掘出包含正负项目的频繁项集.该算法与直接使用FP_growth算法挖掘含负项目的频繁项集相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,在时间和空间的开销上都具有一定优势.实验表明,本文算法比现有的同类挖掘算法和直接FP_growth算法具有更好的效率.     

一种新的动态频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法,该算法建立在前一阶段挖掘的基础上,能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能,在最后生成全局频繁项集时,不需要全程扫描数据库,根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明,该算法挖掘性能远远优于Apriori算法,能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。     

面向查询扩展的词间正负关联规则挖掘算法

查询扩展是改善和提高信息检索性能的核心技术之一,其关键问题是如何获取与原查询相关的扩展词。通过关联规则挖掘技术获取扩展词是一种有效的扩展词来源方法。为了获取高质量的扩展词,提出了一种面向查询扩展的基于文本数据库的词间正负关联规则挖掘算法。该算法采用支持度-置信度-相关度框架衡量关联规则,避免产生自相矛盾的正、负关联规则,并结合查询项,给出新的剪枝策略,挖掘出只含有查询词项的正负规则,提高了挖掘效率。实验结果表明,与传统的挖掘算法比较,提出的算法更有效、合理,能检测和删除相互矛盾的规则。     

基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法

针对从本文数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法。首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N%的项集。然后,通过提出的双支持度阈值Apriori算法来提取频繁项集和非频繁项集,以此降低非频繁项集的数量。最后,通过置信度和升降度阈值的判断,分别从频繁项集和非频繁项集中挖掘正负关联规则。其中,创新性的利用了非频繁项集来挖掘正负关联规则。在一个医学文本数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效挖掘出正负关联规则,且能够大大降低项集和规则数量。     

基于交易数据库的关联规则生成算法FAS及其应用

生成关联规则算法FAS,能够迅速区分某频繁项集的所有关联规则的前件和后件,生成给定频繁项目集的关联规则。基于FAS算法,设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR—Miner。该系统主要包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分,不仅实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度一可信度”形式的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。     

一种不产生候选项挖掘频繁项集的新算法

Apriori算法是关联规则挖掘算法中应用最为广泛的一种算法,它的主要目的是从大量的事务数据中通过候选项集挖掘出有趣的频繁项集,从而为用户提供有意义的关联关系。但随着数据库规模的扩大,apriori算法可能会产生如下两大棘手问题:大量候选项集的产生将造成巨大计算量的浪费;为剪掉无用候选项如何设置阈值。这些问题相对于众多普通用户来说都具有挑战性。该文提出的代码与运算是一种无须候选项挖掘频繁项集的算法,用户无须为设置阈值而煞费苦心。同时事务压缩算法的加入大大减少了算法中的计算量。     

关联规则挖掘的优化算法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的核心部分,目前大多数关于关联规则挖掘的研究都集中于如何提高频繁项集挖掘的效率,然而在实际应用中,决策者面对的是最终从频繁项集中生成的规则集,因此优化规则的生成过程及生成规则同样值得重视。本文提出频繁项集的子集树这一模式来生成关联规则,不仅简化规则的生成过程还可缩小决策者面对的规则集,更便于规则的增量更新。     

负关联规则增量更新算法

讨论负关联规则的更新问题。与正关联规则增量更新不同,负关联规则不仅存在于频繁项集中,更多存在于非频繁项集中。针对该问题提出一种负关联规则增量更新算法NIUA,利用改进的Apriori算法以及集合的性质挖掘出频繁、非频繁项集和负关联规则。实验结果表明,该算法是可取的。     

基于分区分类法快速更新频繁项集

目前已提出了许多频繁项集更新算法,但是它们往往需要至少扫描一次原数据库,且会丢失一些重要规则。为此,文章提出了一种新的快速更新频繁项集算法CUFIA(Classifying Update Frequent Itemsets Algorithm),该算法通过对新增事务数据分区后快速逐一扫描,获得频繁项集,并将它们归入3个不同的类别,从而不需要扫描原数据库,便可有效地挖掘出其中的频繁项集,且不丢失重要规则。研究表明,该算法具有很好的可测量性。     

逆向启发式开采最大频繁项目集

关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一。发现频繁项目集是关联规则数据开采中的关键问题。该文提出了一种基于最夫频繁项目集的逆向开采算法IDMFI（inverse discovery maximum frequent itemsets)，该算法利用频繁项目集的有关特性作为启发信息，采用逆向(即自顶向下)的搜索策略，能够大大减少候选项目集的生成，从而显著地提高了开采效率。     

频繁项集挖掘算法研究

频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,所以提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.本文以频繁项集挖掘算法的搜索方式和计数方式为主线,分析频繁项集挖掘中的代表性算法及其中的关键技术和方法,对近年来相关研究的新进展做了介绍和评述,并指出了未来的研究方向.