基于粗糙集的关联规则挖掘方法

对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。     

基于粗糙集的网关冗余过滤规则约简算法

过量过滤规则存在冗余性影响着网关设备处理性能。在分析过滤规则属性集的基础上,利用粗糙集区分矩阵的性质对过量过滤规则属性集进行约简处理。同时,通过属性权重方法产生过滤规则属性核集实现对过量过滤规则冗余的约简算法。测试证明基于粗糙集的约简算法在网关设备中具有较好的适用性。     

基于粗糙集和Apriori算法的中医病证关联研究

本文提出一种基于粗糙集理论和Apriori算法的关联规则挖掘方法并将其应用于中医病证关联分析。该方法通过属性约简抽取特征症状,然后在约简后的决策表上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘,提高了中医病证关联规则挖掘的效率。     

基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型

提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤，模型中应用了属性约简和规则约简技术，并给出了该两个技术的算法。     

关联规则挖掘在教师成长中的应用

本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其应用于高校教师的成长中。     

一种基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法

关联规则挖掘是经典的数据挖掘方法,越来越多的企业都把它看作是必不可少的战略分析工具。当前关联规则挖掘方法得到的规则过多,令用户在运用时难以理解,因此研究关联规则集的约简方法具有应用价值。研究了数据库模式中关键字包含的主属性对基于Apriori算法的关联规则挖掘产生的关联规则的影响,即部分函数依赖会导致关联规则挖掘的数据集中冗余信息的频繁出现,并产生没有实际价值的关联规则,识别并消除这样的规则就能实现规则集的约简。求全部主属性如同求所有候选关键字问题都是NP难题,因此提出了一种基于一个候选关键字进行验证的算法来判定主属性,从而完成基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法的设计与实现,并在最后的实验中验证了该算法的有效性。      

基于可变精度粗糙集理论的粗糙规则挖掘算法

提出了一种基于变精度粗糙集理论的规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定性量度,应用遗传算法求取相对属性约简,然后根据所给阈值导出粗糙规则集,并对阈值对规则集的影响进行了事后分析.由该算法得到的规则既有一定的噪声容忍度又具备较高的准确度和覆盖度,从而能充分保证预测和分类的准确性.实例分析证明,该算法是规则挖掘的有效方法.     

基于关联模式挖掘的决策规则提取方法

在数据挖掘领域,关联规则的挖掘和基于粗糙集理论抽取决策规则是两种截然不同的方法,但在统计意义下两种方法产生的规则基本相同。结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,基于Apriori算法提出一种优化算法,获取具有一定支持度和可信度阈值且不产生冗余的决策规则,以提高粗糙集属性值约简算法的性能。     

基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究及应用

提出了一种基于粗糙集理论的关联规则算法,使用粗糙集理论对数据进行预处理,同时使用属性限制避免挖掘无用的关联规则,挖掘出来的关联规则是分类规则,可以对未知数据进行分类;使用规则过滤去除冗余规则,只保留本质的、一般的规则。通过对网络安全审计数据的分析的试验表明,该方法是行之有效的。     

一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法

针对粗糙集理论中的约简这个重要问题进行了研究,引入关联规则挖掘中的支持度和置信度概念,提出一种基于关联规则挖掘算法思想的约简算法,从而得到更有效的约简。     

基于基集与概念格的关联规则挖掘算法

传统关联规则挖掘算法的挖掘效率较低,且挖掘结果中存在大量冗余。针对该问题,提出一种基于概念格与基集的关联规则挖掘算法。利用规定种子项分布范围的基集代替原始数据库以缩小挖掘源规模,从而建立概念格快速求解出关联规则。实验结果表明,该算法在时间效率方面优于Base和Apriori算法。     

一种基于粗集的目标识别信息提取算法

目标识别的原始信息往往很粗糙难以直接用于计算.粗集理论是一种对数据进行处理和挖掘的不确定性系统理论,基于此理论提出一种对原始数据进行信息提取的算法.采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,达到提取有用信息的目的.该方法运用粗集理论强大的属性约简和规则生成能力,生成的规则简单准确.与其它计算方法比较,粗集在处理粗糙信息方面有计算量小、抗扰性和传递性好的优点.     

基于影响度的隐私保护关联规则挖掘算法

将T检验思想引入隐私保护数据挖掘算法,提出基于影响度的隐私保护关联规则挖掘算法.将影响度作为关联规则生成准则,以减少冗余规则和不相关规则,提高挖掘效率;通过调整事务间敏感关联规则的项目,实现敏感规则隐藏.实验结果表明,该算法能使规则损失率和增加率降低到6%以下.     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

基于粗集理论与神经网络技术规则提取的研究

为了从大量数据中获取有用的知识,提出了基于粗集与神经网络技术的数据挖掘方法。首先利用粗集理论消除冗余的属性,得到数据集的一些规则,然后利用这些规则构造神经网络,利用神经网络技术完善粗糙规则。文章就这一技术的研究方法作了综述,并提出了改进的粗集约简方法.     

Mining the optimal class association rule set

We define an optimal class association rule set to be the minimum rule set with the same predictive power of the complete class association rule set. Using this rule set instead of the complete class association rule set we can avoid redundant computation that would otherwise be required for mining predictive association rules and hence improve the efficiency of the mining process significantly. We present an efficient algorithm for mining the optimal class association rule set using an upward closure property of pruning weak rules before they are actually generated. We have implemented the algorithm and our experimental results show that our algorithm generates the optimal class association rule set, whose size is smaller than 1/17 of the complete class association rule set on average, in significantly less rime than generating the complete class association rule set. Our proposed criterion has been shown very effective for pruning weak rules in dense databases.     

基于关联规则的网络故障告警相关性分析

针对网络故障复杂、告警数据库信息量大等问题,提出一种改进的增量式关联规则挖掘算法。采用关联规则挖掘技术,对告警数据库中的更新规则进行增量关联规则挖掘,将传统告警分析方法与挖掘出的关联规则相结合,应用于网络故障告警相关性分析中。实验结果表明,该算法能减少冗余规则,提高挖掘效率。