联机分析关联规则挖掘的研究

在对关联挖掘、数据仓库、OLAP研究的基础之上,提出了联机分析关联规则挖掘的方法,并给出了针对该方法的特定算法.研究表明,同孤立的关联规则挖掘方法相比,该方法具有较大的灵活性和更高的效率.     

带结论域的关联规则的挖掘

为了提高关联规则挖掘的效率和提高关联规则的准确率，提出了以rough set为基础的关联规则挖掘，该文系统介绍了两种挖掘算法的主要过程，并提出了带结论域的并联规则挖掘解决方法。     

挖掘关联规则的并行算法研究

对挖掘关联规则的算法进行了简单的回顾，分析了已有的挖掘关联规则算法的不足，介绍了几种挖掘关联规则的关行算法。     

一种化学数据联机分析的挖掘系统原型设计

介绍了一种针对化学数据分析的挖掘系统原型实现和设计理论。阐述从化学数据分析的角度开发一个联机分析数据挖掘系统原型的理论过程,研究过程采用数据仓库提供的OLAP技术进行关联规则挖掘,预期实现从各种文献资料或数据库自动抽取有关化学反应的信息,发现新的有用化学成分,完成合成设计和反应预测等功能,从而对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。     

关联规则挖掘综述

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了关联规则的分类方法,对一些典型算法进行了分析和评价,指出传统关联规则衡量标准的不足,归纳出关联规则的价值衡量方法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。     

一种新的关联规则挖掘的模型

1.引言 support-confidence模型是正关联规则挖掘普遍应用的模型,而如何度量关联规则的不确定性则是正关联规则挖掘中的重要问题之一。在该模型中,用supp(X∪Y)和conf(X→Y)来度量关联规则X→Y的不确定性。然而,用这一度量标准可能会得到诸如X→Y,但X与Y不相关(或独立)的规则。可见,用conf(X→Y)来度量关联规则是不够的. 实际应用中,我们不仅要挖掘正关联规则,而且还要挖掘负关联规则。正关联规则即形如X→Y的式子,负关联规则即形如X→Y的式子,其中X,YI,X∩Y=,I为数据库D中的所有项的集合,首先看一个例子,若p(c)=0.6,p(t)=0.4,p(t∪c)=0.05,p(t∪c)=0.35,minconf=0.52,有p(t∪c)/p(t)=0.05/0.4=0.125minconf。因此,t→c为一有效规则。     

例外关联规则挖掘

1 引言数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。通常,经过某些数据挖掘工具的挖掘后,例如,文[1]所给出的快速算法,我们会得到大量的关联规则。对用户来说,从这些大量的规则中找出自己感兴趣的规则十分困难,而且,也     

OLAP关联规则挖掘

该文提出一种新的关联规则挖掘方法,OLAP关联规则挖掘。OLAP关联规则挖掘是OLAP技术和一些高效的关联规则挖掘算法的结合。OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法。该文首先介绍了O-LAP关联规则挖掘的结构,最后详述了OLAP关联规则挖掘的具体实现。     

关联规则挖掘研究

关联规则挖掘是数据挖掘的知识模式中比较重要的一项任务,它的目的是发现数据集中所有的频繁模式。根据关联规则定义及属性,可发现关联规则。利用Apriori算法实现了关联规则的挖掘,关联规则可以产生清晰有用的结果;可以广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律,是完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

挖掘关联规则中的Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Ａｐｒｉｏｒｉ算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。     

基于数据立方体的关联规则挖掘及其实现

联机分析处理和数据挖掘是两种重要的数据分析方法。使用数据立方体作为数据存储结构,将两者集成起来,使得用户可以从不同角度、不同抽象层次分析数据。针对数据立方体的特点,本文提出了挖掘维间关联规则的算法,并编程实现了该算法,取得满意的结果。     

二维立方体中关联规则挖掘算法研究

针对二维数据立方体的结构特点 ,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进 ,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法。该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构 ,降低对立方体的扫描次数 ,并充分利用联机分析处理技术 ,从而大大降低了执行时间 ,提高了执行效率     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究

关联规则挖掘与分类规则挖掘都是数据挖掘,领域中很重要的技术。本文首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法、算法的设计思想等几个方面对它们进行了比较,最后介绍了它们之间的联系。     

空间数据关联规则挖掘研究综述

介绍空间数据关联规则挖掘的理论及其在研究上的应用,综述空间数据关联规则挖掘算法的应用成果,指出其应用前景和存在的问题.     

基于Web数据挖掘的高效关联规则研究

随着网络资源越来越丰富,Web数据挖掘逐渐成为因特网上资源有效利用的研究热点。本文提出通过对因特网上非结构化数据的XML格式进行筛选等处理,然后转化为结构化数据存储在SQL Server数据库中。并在此基础之上利用关联规则发现以生成最小关联规则集来代替完全关联规则集,就可以有效地剪除弱关联规则,大幅度地减少候选频繁项目目集,从而提高规则发现效率。最后,在传统经典算法Apriori基础上,利用弱关联规则的向上关闭特性设计了一个相应的高效算法。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

随着大型数据库系统在各行业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究课题,被广泛地应用。伴随挖掘数据库的规模不断发生变化,对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

关联规则剪枝的运用

该文重点介绍了最新的一种关联规则后处理的方法,并且我们提出了这种方法的优化算法,能够有效去除关联规则集合中的无趣模式,并且为模式的可视化提供了良好的工具。相关实验表明该方法具有更好的模式后处理能力。     

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。     

一个改进的并行关联规则算法研究

在研究关联规则挖掘算法的基础上,对并行关联规则算法进行了比较全面的分析,并给出了并行数据挖掘的计算框架。提出了一个以计算服务器为中心节点的并行挖掘算法,可以发挥各局部节点的优势,无需各局部节点进行通信,减少了各局部节点的通信负荷。通过理论分析和实验数据验证,该算法具有较好的可扩展性和海量处理能力,特别是在节点数目较多的情况下更显示出优势。