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利用项编码方法改进apriori算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在众多的关联规则挖掘算法中Apriori算法是最为经典的一个,但Apriori算法有两个缺陷,即:需要扫描多次数据库以及生成大量的侯选集。文中对该算法进行改进提出了一种对项进行编码的方法,通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。 相似文献
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关联规则挖掘算法Apriori算法在挖掘频繁模式时需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高.针对该算法的局限性,提出了一种通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率. 相似文献
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关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现 总被引:11,自引:2,他引:11
Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量.通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率.实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率. 相似文献
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一种基于事务压缩的关联规则优化算法 总被引:10,自引:0,他引:10
张素兰 《计算机工程与设计》2006,27(18):3450-3453
通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于事务压缩的关联规则挖掘算法.该算法充分利用Apriori性质,通过减少候选集的组合和减少数据库的扫描来提高挖掘的速度和减少数据库的I/O操作时间的开销,有效提高了关联规则的挖掘效率.并在Apriori算法的基础上设计了Apriori改进算法. 相似文献
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一种基于向量的关联规则挖掘算法改进 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对Apriori算法思想和传统的向量挖掘算法进行分析,提出一种基于向量运算的关联规则改进算法.该算法采用树形数据结构,克服了Apriori算法需多次扫描数据库这一缺点,并通过向量计算来避免生成候选项集,经过实验证明提高了关联规则挖掘的效率. 相似文献
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随着物联网技术的飞速发展,数据采集手段迅速增加,对海量数据分析与处理的需求也愈加强烈。关联规则挖掘算法通过数据之间的关联分析,挖掘出数据之间的隐含关系,进而获得了大量应用。在众多的关联规则算法中,传统的Apriori算法虽然得到了大量应用,但是因为该算法产生大量的候选集,而且需要多次对数据库进行扫描,导致该算法的运行效率大大降低。为了克服Apriori算法的以上缺点,通过数据压缩的方法减少了数据库扫描次数的同时,对生成的候选集进行了多次验证,大大减少了无效候选集的数量。大量的数据挖掘实验证明提出的改进算法可以在正确挖掘数据集关联规则的同时,大大提高了算法的运行效率。 相似文献
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为了提高经典关联规则Apriori算法的挖掘效率,针对Apriori算法的瓶颈问题,提出了一种链式结构存储频繁项目集并生成最大频繁项目集的关联规则算法.该算法采用比特向量方式存储事务,生成频繁项目集的同时,把包含此频繁项目的事务作为链表连接到频繁项目之后,生成最大频繁项目集.该算法能够减小扫描事物数据库的次数和生成候选项目集的数量,从而减少了生成最大频繁项目集的时间,实验结果表明,该算法提高了运算效率. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中最活跃的一个分支。目前提出的许多关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并产生大量候选项集,影响了挖掘效率。针对加权关联规则挖掘算法中多次扫描数据库影响算法性能的问题,对其进行了优化,采取了以空间换时间的思路,提出一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法。以求概率的方式设置项目属性的权值,通过矩阵向量存储结构保存事务记录,只需扫描一次数据库,并且采用不同的剪枝策略及加权支持度和置信度的计算方式。使用数据实例进行模拟实验,结果表明此算法明显提高了挖掘效率。 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,删除不需要的事务和项,通过矩阵相乘和查找表获得频繁的二项式集合,结合排序索引得到剩下的频繁k-项集。与矩阵关联规则算法和Apriori算法进行比较,提出的算法可以直接查找频繁项集并对数据库进行扫描,当产生频繁项集比较多或者数据库需要进行动态更新时,该算法具有较好的可行性和执行效率。实验表明,提出的矩阵排序索引算法很好地降低了内存的使用率和I/O的开销,提高了数据挖掘的效率且具有较好的可扩展性。 相似文献
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关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率.在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值.同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集.实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率. 相似文献
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在关联规则数据挖掘领域中,Apriori算法是这个方面的经典算法,但它仍存在许多弊端,为此在Apriori算法的基础上提出了一种基于有向图链式存储的改进算法,此算法根据数据结构中有向图链式存储的结构,将所有事务全部存入链表,无需多次扫描数据库,只在事务链表中完成候选集和频繁集的寻找工作.此方法能够迅速得到候选集的支持度... 相似文献
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一种有效的挖掘关联规则更新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在挖掘关联规则过程中,用户往往需要多次调整(增加或减少)最小支持度,才能获得有用的关联规则。给出一个利用已存信息有效产生新候选项目集的PSI算法,结果表明每次扫描数据库时能有效地减少候选项目集的数。 相似文献
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分布式系统下关联规则挖掘算法的挖掘效率取决于频繁项目集的确定和网络各站点间的通讯量。为提高频繁项目集的生成效率,提出了关系数据库下一种新的数据预处理方法以及一种基于数组形式的频繁项目集生成算法。新的数据预处理方法可以降低候选项目集的数量,基于二进制的数组只需进行逻辑与运算便可生成频繁项目集,将该算法结合星型网络结构下的分布式挖掘算法SDMA应用于实验挖掘,理论分析与实验结果表明,算法提高了挖掘效率,是可行的。 相似文献