一种生成最小关联规则集的算法

该文旨在不丢失任何信息的情况下减少关联规则的生成数量,分析了关联规则的生成过程中如何只产生某个频繁项集对应的最小关联规则集。通过最小关联规则集中的规则就可得到此频繁项集对应所有的关联规则,在实际应用中大大地提高了用户从关联规则中提取相关信息并做出正确决策的效率。     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。     

关联规则在高校开放式实验教学改革中的应用

该文主要介绍在高校开放式实验教学改革中关联规则的挖掘应用,分析了关联规则应用的可行性,并将关联规则Apriori算法用在开放式实验信息中进行挖掘,得到了学生实验数据中隐式且可靠的关联信息,从而更科学地安排并控制开放式实验,可给各类高校开放式实验的教学与改革提供参考。     

多数据库中的负关联规则挖掘技术及发展趋势

负关联规则反映了数据项之间的互斥关系,能提供很多有用的信息,在决策支持中起重要作用,但现行的挖掘算法主要是针对单一数据库的挖掘,多数据库中负关联规则的挖掘还未引起重视。该文介绍负关联规则的研究现状、主要挖掘方法以及冗余正负关联规则的修剪方法,对多数据库中关联规则挖掘研究现状和主要技术进行论述,并展望多数据库中负关联规则挖掘的发展趋势。     

一种精简的关联规则表示模型

针对关联规则之间存在的冗余性问题,已提出多种精简关联规则模型,但这些模型仍不同程度存在紧致度欠佳、信息丢失或恢复算法复杂的问题.提出了一种含更丰富关联信息的基本关联规则,并以基本关联规则为基础构建无损的精简关联规则集合,它是原始关联规则集合的子集,并能据此完全恢复原始关联规则集合.给出了基本关联规则模型的定义,证明了该精简模型的几个重要性质,并设计了用于挖掘该类规则的挖掘算法.实验表明,基本关联规则模型比现有的关联规则精简模型更加紧致.     

无支持度约束的靶向式关联规则挖掘

为解决不考虑支持度时关联规则挖掘中数据项集组合爆炸引起的信息湮灭问题,给出全属性项目集、完全关联规则、关联规则的关键前提等概念。证明以关键前提的超集作为前提的关联规则也一定是完全关联规则,即向上闭合特性。根据该原理设计一个能够消除大量冗余关联规则的靶向式关联规则挖掘算法。通过挖掘实例验证了该算法的可行性和有效性。     

无冗余关联规则在财政收支分析中的应用

关联规则反映了大量数据中项目集之间的相关联系,通过关联规则的提取可以对大量的数据进行分析.运用无冗余关联规则的性质对财政收支体系中的重要参数指标进行数据处理和关联规则的挖掘,从而得到最有价值的信息,利用到决策中,具有非常重要的现实意义.     

数据库中全部负关联规则挖掘研究

数据库中关联规则信息是知识的表述形式之一,负关联规则挖掘是数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围。现有的挖掘方法不能获取数据库中全部的负关联规则,考虑从数据库中提取全部的负关联规则,通过(1)扫描数据库建立数据库频繁模式树DFP-tree(Database Frequent Pattern tree);(2)在精简DFP-tree的基础上获取全部极小非频繁项集ASI;(3)对ASI中极大频繁项集的向上闭包,得到全部非频繁项集;(4)在此基础上采用相关度作为规则兴趣度量之一提取负关联规则。理论和实验表明算法的正确性和效率。     

一种改进的关联规则个性化推荐方法

针对传统的关联规则推荐方法中可能出现的关联规则数量较少的缺点,提出了一种改进的关联规则个性化推荐方法。该方法首先利用商品的属性信息从历史销售数据库中挖掘商品属性间的关联规则作为规则库,然后利用规则库中的规则计算不同商品的推荐价值,最后得到若干推荐价值靠前的最优商品推荐给顾客。     

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。     

关系数据库中的模糊关联规则挖掘算法研究

关联是数据挖掘领域的一个重要研究课题。对模糊关联规则挖掘进行了研究,针对普通关联规则不能精确表达数据库中模糊信息关联性的问题,提出了一种新的模糊关联规则挖掘算法FARM_New,结果表明算法是有效的,提高了模糊挖掘的速度。     

基于项集依赖的最小关联规则挖掘

传统关联规则挖掘可能会得到大量的、杂乱的规则,它们对用户来说是不相关的或不感兴趣的。提出最小关联规则集和项集强依赖关系的概念,以实现基于项集依赖的最小关联规则挖掘算法。其不仅可以避免验证某一频繁项集下的所有非空真子集是否可形成关联规则,还可以通过删除那些过于复杂、有重复信息的规则来进一步简化传统规则集合。通过最小关联规则集可推导得到大多数冗余规则的支持度和置信度,实现了传统规则集的一种近似无损表述。采用UCI机器学习库中数据集进行实验,结果表明提出的方法得到的规则数量明显减少,且规则更加简短、无重复信息,为最小关联规则挖掘提供了更好的方法。     

VorSLAM算法中基于多规则的数据关联方法

针对单独依据马氏距离(Mahalanobis distance)的数据关联(Data association, DA)算法不能保证输出正确结果的问题, 结合VorSLAM (Voronoi partition based SLAM)算法所采用的混合地图表示方法的特点, 本文提出了一个基于多规则的数据关联方法. 该数据关联方法依据的规则包括局部搜索规则、传感器观测特征的单向性规则、 马氏距离规则和轮廓匹配规则,诸个规则在每个数据关联周期依次执行. 局部搜索规则和传感器观测特征的单向性规则可以有效地降低数据关联的搜索空间,同时可避免一类潜在的数据关联错误; 马氏距离利用了特征参数表示的特征位置信息寻找多个可能的数据关联假设; 根据VorSLAM算法中局部地图描述了产生对应特征的局部环境轮廓信息, 轮廓匹配规则从多个可能的数据关联假设中识别出正确的数据关联假设. 基于多规则的数据关联方法系统可靠地解决了VorSLAM算法中的数据关联问题, 方法的有效性通过两个室内环境的实验得到了验证.     

基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法研究

挖掘时间序列motif间潜在的关联规则可以在预测未来趋势方面发挥重要作用,时间序列motif即时间序列中先前未知的重复出现的模式。针对符号化时间序列提取motif导致信息丢失的问题,提出基于剪枝技术的motif提取算法PM_Motif,实现了保留原始信息的motif的精准快速提取;针对分割motif来发现其内部关联规则导致的规则不一致的问题,从motif间的关联规则入手,给出了基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘算法,从根本上避免了因motif分割引起的不确定性,保证了规则的一致性;最后,引入了关联规则评价参数RM,在多数据集上证明了关联规则的预测性能。     

一种集合型数据匿名化的部分删除策略

针对集合型数据发布下的隐私保护问题,提出一种多轮迭代式的部分删除策略。该策略不假设数据接收者的使用场景,也不限制关联规则的先验知识数目,在减少信息损失的同时,保护可挖掘的安全强关联规则,避免匿名化后数据中出现关于敏感信息的强关联规则。实验结果表明,相比于经典的泛化和整体删除策略,该策略平均可减少30％左右的信息损失,并保持至少25％原有的安全强关联规则,体现了其优越性。     

关联规则技术在高校图书馆个性化信息服务中的应用

简要阐述了个性化信息服务的含义以及关联规则的概念,介绍了关联规则技术在个性化信息服务中的应用。     

基于子规则的关联规则生成算法

关联规则是数据挖掘中重要的课题之一。传统的由频繁项目集产生关联规则的方法由于要考虑频繁项目集的每一个非空子集,当频繁项目集的长度较长时代价较大。文中提出用K项子频繁项目集导出关联规则以后得到的有用信息以指导K 1项父频繁项目集产生强关联规则,由于利用了前面已有的有用信息,当频繁模式长度很长时,或者可信度较高时,效率尤其显著。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程.普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新,然后再利用更新的关联规则进行数据挖掘,这就是增量式挖掘关联规则的方法.     

基于关联规则的自然灾害预测系统

建立自然灾害预测模型,对自然灾害进行预测和分析,有利于提升防灾减灾的技术水平.基于关联规则和Web文本挖掘技术提出自然灾害预测系统的设计方案及实现方法.该系统利用成熟开源的爬虫框架从权威的灾害信息发布平台中定向抓取非结构化的自然灾害信息,通过中文分词技术进行数据清理将其整理成结构化的自然灾害数据库,并利用改进的关联规则算法从中挖掘出自然灾害事件的关联规则,进而可通过实时监控关联规则的前端信息,实现对自然灾害事件的预测.试运行结果表明该系统能有效挖掘出自然灾害信息的关联规则,并具有较高置信度.     

关联规则在独立学院招生决策中的应用

关联规则(Association Rule)是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则对独立学院招生信息进行分析,建立独立学院招生决策模型。首先选取考生高考志愿表中的专业信息,然后利用关联规则进行挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对考生高考志愿信息进行挖掘是可行的、有效的,它为独立学院编制招生计划和制定招生宣传方案提供了一种新的参考依据,在独立学院招生领域具有较好的应用前景。