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频繁项集快速挖掘及更新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服Apriori发现频繁项集存在的问题,提出了一种基于三维项集矩阵和向量(TIMV)的频繁项集挖掘算法.该算法摆脱了Apriori框架的束缚,仅需扫描数据库一次,不产生候选项目集.当事务数据库和最小支持度发生变化时,该算法只需重新遍历一次项集矩阵,即可得到新的频繁项集.实验结果表明,算法能有效提高频繁项目集的挖掘和更新效率. 相似文献
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《现代电子技术》2019,(19):90-94
传统Apriori挖掘算法需多次扫描数据库、多次连接频繁项集,导致挖掘效率较低,为此对Apriori挖掘算法加以改进,设计一种新的Apriori挖掘算法用于音乐节目分类。改进的Apriori挖掘算法采用莱特准则对音频数据进行野值与噪声平滑处理,改进Apriori挖掘算法的音频数据库映射令两个线性表分别负责音频数据存储和对应项存储,音频数据库扫描次数降为一次;改进Apriori挖掘算法的连接次数无需对不具备交运算能力的元素进行交运算操作,减少频繁项集连接次数。基于改进频繁项集Apriori挖掘算法挖掘频繁项集、生成音频数据关联规则,基于关联规则集构建分类器,实现音乐节目分类。实验结果显示,改进Apriori挖掘算法用于音乐节目分类的效率优势突出,准确度高。 相似文献
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在关联规则理论的基础上,通过对现有算法的效率分析,在原有A研ori关联规则挖掘算法的基础上,从减少事务数据库中扫描记录量入手,提出一个改进的快速关联规则挖掘算法Fast_Apriori。利用候选项集和频繁项集中的结果对数据库中的记录进行筛选,对不包含候选项集中任何项集的记录和不包含在候选项集中的事物记录直接删除,减少扫描的记录数,提高整个算法的效率。 相似文献
5.
关联规则的研究是数据挖掘中的重要问题,如何高效地发现频繁项集是关联规则研究中的关键问题.根据数据库事务的统计性规律,在最大频繁项集发现算法Apriori及其变种算法的基础上,提出一种新的基于层次的最大频繁项集的发现算法.首先从整体上判断候选集的频繁性,然后在发现最大频繁项集的过程中,通过引入整体性策略、排序策略、最小策略有效地减少了候选集与数据库事务之间的比较次数.实验结果表明,采用该算法处理数据库事务数量大的最大频繁项集的发现任务,其效率相比Apriori算法有显著的提高. 相似文献
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关联规则分析作为数据挖掘的主要手段之一,在发现海量事务数据中隐含的有价值信息方面具有重要的作用。该文针对Apriori 算法的固有缺陷,提出了AWP (Apriori With Prejudging) 算法。该算法在Apriori 算法连接、剪枝的基础上,添加了预判筛选的步骤,使用先验概率对候选频繁k项集集合进行缩减优化,并且引入阻尼因子和补偿因子对预判筛选产生的误差进行修正,简化了挖掘频繁项集的操作过程。实验证明AWP算法能够有效减少扫描数据库的次数,降低算法的运行时间。 相似文献
7.
关联规则的研究是数据挖掘中的重要问题,如何高效地发现频繁项集是关联规则研究中的关键问题。根据数据库事务的统计性规律,在最大频繁项集发现算法Apriori及其变种算法的基础上,提出一种新的基于层次的最大频繁项集的发现算法。首先从整体上判断候选集的频繁性,然后在发现最大频繁项集的过程中,通过引入整体性策略、排序策略、最小策略有效地减少了候选集与数据库事务之间的比较次数。实验结果表明,采用该算法处理数据库事务数量大的最大频繁项集的发现任务.其效率相比Aoriori算法有显著的提高。 相似文献
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基于项集特性的关联规则挖掘中Apriori算法的改进 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一个改进Apriori的算法IApr,利用事务数据库的事务数相对于项集的项的个数而言要大得多这一特点,采用线性存储结构,并结合推出并证明的项集特性,考虑候选频繁项目集的各个项的应满足的条件,只需扫描一次事务数据库,有效减少了生成候选频繁项集的数目,从数据扫描量、搜索空间、时间复杂度上分析都提高了算法效率。 相似文献
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频繁项集挖掘算法是数据挖掘的主要研究方向。目前主流的频繁项集挖掘算法有:产生候选频繁项集和不产生候选频繁项集两种,分别是Apriori算法、FP_growth算法。这两种算法各有优缺点。本文在分析现有算法的基础上,充分利用FP_tree信息压缩的优点,设计出一种产生候选项集的最大频繁项集挖掘算法。该算法首先构造一棵单向FP_tree,再利用最大频繁项集特性对候选项集进行剪枝,不需要扫描数据库计算候选项集的支持数。仿真实验表明,与现有算法相比,该算法的时、空效率都有巨大提高。 相似文献
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高效地找出所有的频繁项集是关联规则挖掘中的核心问题。通过对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法的研究,提出一种基于团的频繁项集快速生成算法。该算法采用关联图存储频繁两项集信息,找关联图中团,逐步减少团中项来搜索所有最大频繁项集,并且其扫描数据库仅需一次。通过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。 相似文献