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1.
Apriori算法在图书推荐服务中的应用与研究 总被引:2,自引:1,他引:1
数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一.当今数字图书馆个性化服务已成为图书馆服务模式的主流,图书推荐服务是其重点之一.关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术之一,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则.针对传统的Apriori算法存在的缺陷,利用"分割-整合"的思想改进了Apriori算法.将改进后的Apriori算法应用到图书推荐服务应用模型当中,并进行数据挖掘测试,通过与传统Apriori算法进行对比,改进后的Apriori算法的实际运行效果有明显的改进. 相似文献
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刘晓慧 《数字社区&智能家居》2014,(23)
该文研究了矩阵在数据库关联规则挖掘中的应用,针对Apriori算法的缺陷及布尔型数据的特点,通过实例分析并阐述了矩阵的生成、利用矩阵运算获得频繁项集及产生关联规则的过程,并对挖掘过程中求最大频繁项集的方法进行了简要说明。 相似文献
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一种关联规则挖掘方法在客户分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
数据挖掘(DataMining)是数据库系统和数据库应用的一个繁荣的学科前沿.Apriori算法作为数据挖掘中关联规则挖掘的算法之一,是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.本文主要探讨Apriori算法的实现细节及其结合在电信业中的实现过程,并通过对实际数据的分析提出提高电信业务量的建议. 相似文献
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基于频繁项集挖掘算法的改进与研究 总被引:2,自引:1,他引:1
关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2~4倍。 相似文献
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长项优先的产生算法——改进的Apriori算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.本文简单介绍了Apriori算法,提出了Apriori算法的改进方案--长项优先的产生算法,它基于传统Apriori算法,通过改变候选项集的产生顺序来减少数据库访问,从而提高效率. 相似文献
6.
数据库关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
刘晓慧 《数字社区&智能家居》2014,(6):3721-3723
该文介绍了数据挖掘、关联规则相关概念,分析了经典的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法-Apriori算法,阐述了关联规则的生成过程,并通过实例进行验证。针对Apriori算法的缺陷进行了分析并列举了几种算法优化方法。 相似文献
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刘晓慧 《数字社区&智能家居》2014,(16):3721-3723
该文介绍了数据挖掘、关联规则相关概念,分析了经典的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法-Apriori算法,阐述了关联规则的生成过程,并通过实例进行验证。针对Apriori算法的缺陷进行了分析并列举了几种算法优化方法。 相似文献
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汪承焱 《计算机光盘软件与应用》2013,(16):123-124
作数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一。关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则。SQL Server 2005为数据挖掘的实现提供了强大的支持。采用创建基于WEB服务的数据挖掘模式,能更好的促进科创园区智能化管理和发展。 相似文献
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挖掘频繁项集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,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.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨. 相似文献
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关联规则是数据挖掘的重要内容之一。为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项目集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法。通过对基于数组的Apriori算法的改进,只扫描一次数据库,在生成候选频繁项目集前进行判断,减少非频繁的候选的项目集的生成,并通过减少数组数据的扫描和不断压缩数组,提高了算法的运行效率,节约了开销。 相似文献
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一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
Apriori是挖掘频繁项集的基本算法,目前该算法及其优化变种都没有解决候选项及重复扫描事务数据库的问题.文章通过对Apriori及其优化算法的深入探究,提出了一种基于单事务组合项集的挖掘算法,该算法在一个事务内部对"数据项"进行组合,在事务数据库中对所有相同"项集"进行计数.不经过迭代过程,不产生候选项集,所有频繁项集的挖掘过程只需对事务数据库一次扫描,提高了频繁项集挖掘效率. 相似文献
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The purpose of mining frequent itemsets is to identify the items in groups that always appear together and exceed the user-specified threshold of a transaction database. However, numerous frequent itemsets may exist in a transaction database, hindering decision making. Recently, the mining of frequent closed itemsets has become a major research issue because sets of frequent closed itemsets are condensed yet complete representations of frequent itemsets. Therefore, all frequent itemsets can be derived from a group of frequent closed itemsets. Nonetheless, the number of transactions in a transaction database can increase rapidly in a short time period, and a number of the transactions may be outdated. Thus, frequent closed itemsets may be changed with the addition of new transactions or the deletion of old transactions from the transaction database. Updating previously closed itemsets when transactions are added or removed from the transaction database is challenging. This study proposes an efficient algorithm for incrementally mining frequent closed itemsets without scanning the original database. The proposed algorithm updates closed itemsets by performing several operations on the previously closed itemsets and added/deleted transactions without searching the previously closed itemsets. The experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms previous methods, which require a substantial length of time to search previously closed itemsets. 相似文献
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FP-growth算法是挖掘频繁项集的经典算法,它利用FP-树这种紧凑的数据结构存储事务数据库与频繁项集挖掘相关的全部信息,但对于挖掘加权频繁项集并不合适。分析了现有加权频繁项集挖掘算法中存在的问题,并对FP-树进行改进,构造新的加权FP-树,提出了有效挖掘加权频繁项集的算法。最后举例说明了算法的挖掘过程,并通过实验验证了算法的有效性。 相似文献
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基于频繁链表的频繁集的挖掘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
自从1989年提出KDD以来,关联规则的挖掘一直是人工智能及数据库领域关注的焦点,尤其是项目决策者渴求的制胜法宝。挖掘关联规则的前提是频繁集的挖掘,目前典型的频繁集挖掘算法以Appriori算法为代表。在Appriori算法的基础上提出了一些可行的方法,所有这些算法不外乎达到两个目的:①在穷举的基础上,设法删除对关联规则不太有效的频繁集,减少候选频繁集的数量,达到提高挖掘算法性能的目的。②直接挖掘最大频繁集,以最大频繁集为基础挖掘感兴趣 相似文献
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IS-树是一种新型的全文存储索引模型.提出一种基于扩展I-S树模型的频繁模式挖掘算法.和FPgrowth方法一样,算法直接构造频繁项集,不进行Apriori算法所采用的代价很高的候选集产生与测试操作.然而它比FP-树模型具有更多的优点:只需扫描一遍事务库;挖掘任务只局部关联于一棵根树;动态更新性好,仅做增量变化.实验表明,其具有与FP-growth算法相当甚至更高的效率.更重要的是,IS 树模型同时是一种事务库的良好索引形式,具有高效支持事务查询的能力. 相似文献
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数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系,其核心问题是寻找频繁项集。针对传统的基于矩阵的关联挖掘算法中矩阵规模和事务数据库大小相关,在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈的问题,提出了一个矩阵规模和事务数据库大小无关、通过矩阵约束预挖掘后验证的频繁项集发现算法。实验结果显示,该算法提高了频繁项集的挖掘速度。 相似文献
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传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。 相似文献
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郭有强 《计算机应用与软件》2010,27(3):97-99,130
在频集更新算法的研究中,关于数据集减量式的更新算法研究比较少。提出一种最小支持度和置信度不变,从事务数据库中删除一个事务数据集后,如何高效地生成变化后的事务数据库频集的算法。算法在如何充分利用以往挖掘过程中的信息,避免多次扫描数据集以及如何减少候选集的规模等方面进行了研究,给出了算法的实现。通过对实验结果的性能对比分析,表明算法是可行、有效的。 相似文献