基于间隔链表改进的频繁项集挖掘算法

针对PrePost算法中需要建立复杂的前序和后序编码树(PPC-tree)和节点链表(N-list)的问题,提出一种基于间隔链表(I-list)改进的高效频繁项集挖掘算法。首先,该算法采用了比频繁模模式树(FP-tree)更加压缩的数据存储结构间隔编码的频繁模式树(IFP-tree),无需迭代地建立条件FP-tree;其次,该算法利用更简洁的I-list代替了PrePost中复杂的N-list,从而提高了建树和挖掘速度;最后,对于单分支路径的情况,该算法通过组合的方法,直接求得某些频繁项集,以提高算法的时间性能。实验结果表明:一方面,对于同一数据集在相同支持数下挖掘的结果相同,验证了改进算法的正确性;另一方面,无论在时间还是空间上改进算法的整体性能均比PrePost算法提高约10%;且对于稀疏型数据库或密集型数据库的挖掘都有较好的应用。     

基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法

提出一种基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法。该算法引入加权支持度和最小支持期望的概念,对数据库仅进行一次扫描,通过构建筛选条件对基于频繁2项集位矩阵的加权频繁k项集生成过程进行剪枝,有效提高了加权频繁项集的生成效率。     

一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI

完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值.针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(all-weighted association patterns mining based on SPRMII).该算法克服了传统挖掘算法缺陷并采用新剪枝方法从完全加权数据库中挖掘有趣的频繁项集和负项集,通过项集权重维数比的简单计算和SPRMII评价框架,从这些项集中挖掘有效的完全加权正负关联规则.理论分析和实验表明,该算法有效,具有良好的扩展性,与现有经典挖掘算法比较,获得了良好的挖掘性能.     

一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。     

一种挖掘加权频繁项集的改进算法

分析了New-Apriori和MWFI（Mining Weighted Frequent Itemsets）算法之不足,提出了一种挖掘加权频繁项集的New-MWFI算法。该算法按属性的权值对事务进行分类,并依次求出每个类别内的加权频繁项集。由于每个类别内的频繁项集满足Apriori性质,因而可以利用Apriori算法或其他改进算法进行挖掘,从而克服了原来算法的不合理和效率低下的缺陷。实验表明该算法能更有效地从数据集中挖掘出加权频繁项集。     

基于向量内积的非频繁项挖掘算法研究

针对负关联规则中非频繁项集的生成问题,将向量内积引入到该领域.通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配,提出了一种新的非频繁项集快速生成算法.该算法首先将布尔化所得矩阵中的向量进行内积运算,通过逐层递增的思想,用两级支持度模型来约束非频繁项集与频繁项集的产生,使非频繁项集不仅可由频繁项集之间连接产生,而且...     

基于频繁链表的频繁集的挖掘算法

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     

一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法*

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。     

一种频繁项集的快速挖掘算法

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,产生频繁项集是其中一个关键步骤。提出了一种基于十字链表快速挖掘频繁项集的算法,该算法只需扫描一次数据库,充分利用已有信息产生频繁项集,无需存储候选项集。通过与其它一些算法比较,说明该算法有更好的性能。     

快速挖掘加权频繁项集的矩阵位串算法

关联规则挖掘的应用日益广泛,但已经提出的大多关联规则挖掘算法都是把数据仓库中各个项目按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界中,不同的项目往往有着不同的重要性.现有的有关加权关联规则的研究中,大多采用的加权方法不太好,或挖掘算法效率不够高.为此,提出了一种新的挖掘加权关联规则的算法,该算法采用矩阵和位串技术,只需要对数据库扫描一遍,可快速挖掘出所有的加权频繁项集,并且存放辅助信息所需要的空间也较少.研究表明该算法比已有的算法更高效.     

基于链表数组的最大频繁项集挖掘算法

挖掘密集型数据集的全部频繁项集代价高昂,针对该问题,提出一种数据结构链表数组和基于链表数组的最大频繁项集快速生成算法。该方法使用链表数组为每个项目建立事务链表,并且链表的创建过程只需扫描数据库1次。使用深度优先搜索得到所有候选最大频繁项集,利用约束条件缩小搜索空间。使用标准数据集进行验证测试并与其他算法进行比较,实验结果表明,该算法具有较快的挖掘速度。     

基于矩阵的加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要模型。传统的关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库,生成大量候选项集,并且把数据库中各个项目按平等一致的方法对待,算法复杂且与实际情况不符。为此提出一种基于矩阵的加权关联规则挖掘算法,它只需扫描一次数据库,不生成候选项目集,可以快速挖掘出频率小但重要性高的项目。     

采用频繁项目链表变换的频繁项目集挖掘算法

频繁项目集的产生是关联规则挖掘的关键问题,经典的关联规则挖掘算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的.最新的研究已经开始探索合适的数据结构以支持进行极少次数的事务数据库的扫描,进而减少关联规则挖掘过程中巨大的I/O开销以获得更高的效率.文中利用频繁项目链表的数据结构,给出了一种仅需扫描两次事务数据库的关联规则挖掘算法 ,称为FILLT算法.该算法采取分而治之策略,对频繁项目链表实施分割、变换来进行关联规则挖掘.文中最后对这一算法的效率进行了理论分析和实验验证.     

基于十字链表的Apriori算法的研究与改进

在关联规则挖掘中,主要的问题是如何高效地产生频繁项集。对近年来一些基于十字链表的Apriori算法进行研究和分析,发现它们的候选频繁项集生成方法有很大的改进空间。提出一个基于十字链表的改进算法,优化候选频繁项集的生成方法,减少对事务数据库的扫描,大大提高了挖掘效率。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

入侵检测中加权频繁项集挖掘

关联规则挖掘算法在实际应用中存在如下假设,即假定每个属性的重要性相同.因此,将其应用于入侵检测时,很可能挖掘出大量无用规则,甚至是误导的规则.为了解决该问题,在引入加权支持度的基础上,提出一种加权频繁项集算法,将该算法应用于网络连接记录的挖掘中.实验结果表明,该算法有效、可行.     

频繁项集挖掘算法综述

频繁项集挖掘算法是关联规则挖掘问题的关键,是数据挖掘领域的一个研究热点.自从Apriori算法提出至今,学者提出来大量的关于频繁项集挖掘的算法.本文按照挖掘方式将这些算法分成三类,即宽度优先、深度优先、宽度和深度相结合,并对每类算法进行了全面的综述及深入的分析,并给出了以后的研究方向.     

频繁项集挖掘算法研究

频繁项集挖掘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,所以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.本文以频繁项集挖掘算法的搜索方式和计数方式为主线,分析频繁项集挖掘中的代表性算法及其中的关键技术和方法,对近年来相关研究的新进展做了介绍和评述,并指出了未来的研究方向.     

基于差异节点集的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对DiffNodeset数据结构进行扩展得到WDiffNodeset,采用集合枚举树和混合搜索策略相结合的方法查找加权频繁项集,以避免大量的交集运算并实现高效查找。使用差集策略计算项集的加权支持度,从而降低计算量。在mushroom、pumsb等数据集上的实验结果表明,DiffNFWI算法的运行效率优于NFWI算法。