基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法

捕要：Apriori算法在关联规则挖掘过程中需要多次扫描事务数据库,产生大量候选项目集,导致计算量过大。为解决该问题,提出一种基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法,通过分析频繁k＋1项集的生成机制,将支持矩阵与频繁2项集矩阵相结合实现快速剪枝,并大幅减少频繁k项集验证的计算量。实验结果表明,与Apriori算法和ABTM算法相比,改进算法明显提高了频繁项集的挖掘效率。     

一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比,在执行效率上有显著提高。     

矩阵与前缀树方法挖掘频繁项集

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。     

挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度。实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量,比已有算法执行效率明显提高,同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性。     

一种结合散列与位表挖掘频繁项目集算法

在频繁项集的挖掘中,很多算法都是基于Apriori的。这些算法有两个共同的问题:一是把整个数据库装入内存,占用大量的空间;二是在产生候选项集和计算支持度时花费了大量的时间。为了提高效率,提出了一种基于位表挖掘频繁项目集的算法Hash-BFI。按照水平和垂直的方向把数据库压缩到位表内,以大大节省内存空间。引入散列函数计算频繁二项集,完全通过AND, OR运算得到候选项集和计算候选项集支持度,并进行剪枝,从而提高了算法效率。     

基于先验位运算的频繁项集挖掘

为提高频繁项集的产生效率,提出一种在垂直数据表示下,基于先验位运算的频繁项集挖掘算法(A-FIMBII)。该算法建立从项集合到事务的索引,利用先验性质减少候选集的产生,通过位运算计算支持度。与Apriori、Eclat算法进行了比较,实验表明,A-FIMBII具有更高的效率。     

一种有效的基于图的关联规则挖掘算法

基于图的关联规则挖掘算法是一种通过构建关联图并直接生成候选频繁项集,进而验证得到所有频繁项集的算法。在该算法中,对候选项集的验证操作占用了大量的时间,为此提出了改进算法。改进主要体现在两个方面：按支持度降序对频繁1项重新编号再构建关联图;利用Apriori性质删减用来生成候选项集的冗余扩展项节点。实验结果表明,在最小支持度阈值较小时,改进算法有效减少了冗余的候选频繁项集,提高了算法的性能。     

滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究

数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息：一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。     

一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法

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.     

一种基于Spark的频繁项集快速挖掘算法

如何在海量数据集中提高频繁项集的挖掘效率是目前研究的热点.随着数据量的不断增长,使用传统算法产生频繁项集的计算代价依然很高.为此,提出一种基于Spark的频繁项集快速挖掘算法（fast mining algorithm of frequent itemset based on spark,Fmafibs）,利用位运算速度快的特点,设计了一种新颖的模式增长策略.该算法首先采用位串表达项集,利用位运算来快速生成候选项集;其次,针对超长位串计算效率低的问题,考虑将事务垂直分组处理,将同一事务不同组之间的频繁项集通过连接获得候选项集,最后进行聚合筛选得到最终频繁项集.算法在Spark环境下,以频繁项集挖掘领域基准数据集进行实验验证.实验结果表明所提方法在保证挖掘结果准确的同时,有效地提高了挖掘效率.     

Using a hash-based method with transaction trimming for miningassociation rules

We examine the issue of mining association rules among items in a large database of sales transactions. Mining association rules means that, given a database of sales transactions, to discover all associations among items such that the presence of some items in a transaction will imply the presence of other items in the same transaction. The mining of association rules can be mapped into the problem of discovering large itemsets where a large itemset is a group of items that appear in a sufficient number of transactions. The problem of discovering large itemsets can be solved by constructing a candidate set of itemsets first, and then, identifying, within this candidate set, these itemsets that meet the large itemset requirement. Generally, this is done iteratively for each large k-itemset in increasing order of k, where a large k-itemset is a large itemset with k items. To determine large itemsets from a huge number of candidate sets in early iterations is usually the dominating factor for the overall data mining performance. To address this issue, we develop an effective algorithm for the candidate set generation. It is a hash-based algorithm and is especially effective for the generation of a candidate set for large 2-itemsets. Explicitly, the number of candidate 2-itemsets generated by the proposed algorithm is, in orders of magnitude, smaller than that by previous methods, thus resolving the performance bottleneck. Note that the generation of smaller candidate sets enables us to effectively trim the transaction database size at a much earlier stage of the iterations, thereby reducing the computational cost for later iterations significantly. The advantage of the proposed algorithm also provides us the opportunity of reducing the amount of disk I/O required. An extensive simulation study is conducted to evaluate performance of the proposed algorithm     

一种挖掘频繁闭项集的深度优先算法

频繁闭项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题。为减少候选项集数量和降低支持度计算的开销,提出一种新的深度优先搜索频繁闭项集(DFFCI)的算法。将改进的压缩频繁模式树(CFP-Tree)表示的数据集信息投影到划分矩阵,使用二进制向量逻辑运算计算支持度,简化了计算过程,减少了时间开销;采用基于支持度预计算技术的全局2-项剪枝和局部扩展剪枝,有效削减了搜索空间。实验结果表明该算法的性能优于其他主流深度优先算法。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节,本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法,并通过实例说明了算法的有效性,且与Apriori这一经典算法作了比较。     

数据流最大频繁项挖掘方法

提出基于事务矩阵挖掘最大频繁项集的方法AFMI,该方法采取迭代精简事务矩阵的方式求解所有事务中的最大频繁项集,从精简后的事务向量交集的子集中搜索最大频繁项集,并运用逻辑运算和剪枝方法提高挖掘效率。基于AFMI方法,研究挖掘滑动窗口数据流最大频繁项集算法AFMI+,该算法可使用户周期性地挖掘当前窗口中的最大频繁项集。实验结果表明,AFMI和AFMI+算法均具有较好的性能。     

基于频繁项目集链式存储方法的关联规则算法

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.     

基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何高效地挖掘频繁项集是关联规则挖掘的主要问题。该文根据集合论和矩阵理论,提出一种基于矩阵的频繁项集挖掘算法。该算法只需扫描数据库一次,就能把所有事务转化为矩阵的行,把所有项和项集转化为矩阵的列,在对矩阵操作时能一次性产生所有频繁项集,且当支持度阈值改变时无需重新扫描数据库。实验结果表明,该算法的挖掘效率高于Apriori算法。     

面向外包关联规则挖掘的隐私保护算法研究

为解决外包关联规则挖掘中的隐私保护问题,针对现有基于标准布隆过滤器算法时间效率低、可逆性较差等不足,提出一种基于独立映射空间布隆过滤器的算法。将原始事务数据库转换成布隆过滤器的形式,根据转换后每个事务向量的海明重量进行事务压缩,利用矩阵列向量进行“与”运算,计算候选项集的支持度,从而得出频繁项集。实验结果表明,与原算法相比,该算法在保证误判率的同时,能提高时间效率,具有良好的可逆性和安全性,实用性更强。     

矩阵约束下的频繁项集挖掘方法研究

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。