基于向量内积的关联规则挖掘算法研究

针对近年来研究较多的数据关联挖掘问题,论文将向量内积引入到该领域,并通过合理分配数据存储结构来提高数据库频繁项集的生成效率。研究表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有动态剪枝、不保存中间候选项和节省大量内存空间等优点。在处理超大型数据库和分布式数据库方面均能得到较好的应用。     

向量内积策略的多支持度正负关联规则挖掘

在研究负关联规则相关特性的基础上,将向量内积引入到该领域,提出了一种基于向量内积的多最小支持度正负关联规则挖掘算法。考虑到事务数据库中各项集分布不均而导致的单一最小支持度难以设定的问题,采用了多最小支持度策略,设计了一种能同时挖掘出频繁与非频繁项集,以及从这些项集中挖掘出正负关联规则的算法。实验结果表明,该算法仅需扫描一次数据库,且具有动态剪枝,不保留中间候选项和节省大量内存等优点,对事务数据库中负关联规则的挖掘具有重要意义。     

基于排序向量内积的关联规则挖掘算法

关联规则发现是数据挖掘中的重要研究课题之一。将挖掘的数据事务集压缩到一个布尔型向量矩阵中,只需扫描数据库一次,合理利用数据存储结构,且不会产生大量的候选集。实验表明,该算法不仅实现简单,与经典的Apriori算法进行相比,效率也有大幅提高,特别对大事务集、长项目集数据挖掘效果更为明显。     

改进的基于频繁模式树的最大频繁项集挖掘算法——FP-MFIA

针对最大频繁项目集挖掘算法(DMFIA)当候选项目集维数高而最大频繁项目集维数较低的情况下要产生大量的候选项目集的缺点,提出了一种改进的基于频繁模式树(FP-tree)结构的最大频繁项目集挖掘算法--FP-MFIA。该算法根据FP-tree的项目头表,采用自底向上的搜索策略逐层挖掘最大频繁项目集,从而加速每次对候选集计数的操作。在挖掘时根据每层的条件模式基产生维数较低的非频繁项目集,尽早对候选项目集进行剪枝和降维,可大量减少候选项目集的数量。同时在挖掘时充分利用最大频繁项集的性质,减少搜索空间。通过算法在不同支持度下挖掘时间的对比可知,算法FP-MFIA在最小支持度较低的情况下时间效率是DMFIA以及基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)的2倍以上,说明FP-MFIA在候选集维数较高的时候优势明显。     

基于频繁项集挖掘算法的改进与研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2～4倍。     

一种基于正频繁项集的非矛盾正负关联规则挖掘算法

关联规则前件或后件中部分项集为负的负关联规则更有意义,要挖掘这样的负关联规则首先要获取负频繁项集。为快速获取负频繁项集,本文提出将正频繁项集中若干项改为负项,若满足最小支持度计数则为负频繁项集。在正负频繁项集中生成关联规则时,会产生矛盾的关联规则,对于矛盾规则,提出使用二次概率相关性判断方法来正确选择具有矛盾的关联规则。经过实验,验证该算法是有效和正确的。     

基于二进制表示的频繁项集挖掘算法

发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高.     

一种动态的频繁项集挖掘算法

提出了一种基于无向项集图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,该算法只需重新遍历一次无向项集图,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。     

改进的基于FP-tree的频繁项集挖掘算法

对于频繁项集挖掘,采用一种FP-数组技术来减少FP-tree的遍历时间,减少数据集的扫描次数,在此基础上提出了一种基于FP-tree进行频繁项集挖掘的FP-growth+算法,提高了算法的效率。最后的实验证明了该算法的有效性。     

基于数组的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究的一个重点领域。文章提出了基于数组的关联规则挖掘算法，只需要扫描数据库1次，通过不断减少数据库中的事务个数，并且利用一维数组对候选2-项集进行计数来提高挖掘效率。实验表明，该文所提出的算法效率比经典Apriori算法快2～3倍。     

Extracting Share Frequent Itemsets with Infrequent Subsets

Itemset share has been proposed as an additional measure of the importance of itemsets in association rule mining (Carter et al., 1997). We compare the share and support measures to illustrate that the share measure can provide useful information about numerical values that are typically associated with transaction items, which the support measure cannot. We define the problem of finding share frequent itemsets, and show that share frequency does not have the property of downward closure when it is defined in terms of the itemset as a whole. We present algorithms that do not rely on the property of downward closure, and thus are able to find share frequent itemsets that have infrequent subsets. The algorithms use heuristic methods to generate candidate itemsets. They supplement the information contained in the set of frequent itemsets from a previous pass, with other information that is available at no additional processing cost. They count only those generated itemsets that are predicted to be frequent. The algorithms are applied to a large commercial database and their effectiveness is examined using principles of classifier evaluation from machine learning.     

基于矩阵伪投影策略的频繁项集挖掘方法

挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题。经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈。本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间。     

GenMax: An Efficient Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets

We present GenMax, a backtrack search based algorithm for mining maximal frequent itemsets. GenMax uses a number of optimizations to prune the search space. It uses a novel technique called progressive focusing to perform maximality checking, and diffset propagation to perform fast frequency computation. Systematic experimental comparison with previous work indicates that different methods have varying strengths and weaknesses based on dataset characteristics. We found GenMax to be a highly efficient method to mine the exact set of maximal patterns.     

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.     

一种基于无向项集图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,提出了一种基于无向项集图的频繁项集挖掘优化算法。该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。     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。     

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.     

多谓词约束下基于模式增长的频繁项集挖掘算法

针对多维关联规则中挖掘事务数据库的所有频繁项集这一问题,提出了基于维约束进行求解的构想。采用模式增长的挖掘方法并根据渭词约束特征,设计了两种频繁项集挖掘算法,其中MCMF11算法在指定约束下构建模式树并进行频繁项集挖掘,而节点向量约束的算法MCMF12在预先挖掘出无约束频繁项集的情况下,依据给定约束对已有频繁集及模式树进行更新搜索,因此需要开销更多的主存,但在更新过程中有更高的效率。理论分析和实验结果都表明了MCMFI算法的完备性和有效性。