一个数据挖掘工具的设计与实现

介绍了一个数据挖掘工具的设计,以Apriori算法为核心,实现了数据挖掘中基于数据库的几种常用挖掘方法,包括基于关系数据库的数据挖掘,不完整数据库中的数据挖掘和根据兴趣度测量来挖掘感兴趣知识的异常关联规则挖掘.     

基于Apriori算法的无线网络关联回溯问题研究

基于无线网络关联回溯问题的研究,提出了一种基于Apriori算法的无线网络关联回溯系统。首先,对系统的整体框架进行设计;然后根据系统需要满足的要求,分别对系统中的数据采集、协议识别、恶意流量检测、界面可视化呈现以及关联回溯5个关键功能模块进行了研究与设计,并对关联回溯模块中的Apriori关联规则挖掘算法进行了改进;最后分别对算法与系统的性能与可行性进行实验测试。实验结果表明：改进后Apriori算法的性能更佳、平稳性更好,更适用于数据库庞大的无线网络安全事件信息关联规则挖掘。基于Apriori算法的无线网络关联回溯系统对无线网络攻击事件的检测率都在80%以上,表明系统能够为关联回溯模块提供较为准确与丰富的数据;系统能够通过关联回溯获取强关联规则并进行保存;且运行稳定,总体性能较高。     

基于项编码的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系的技术方法,关联规则挖掘Apriori算法需要多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,本文提出了基于项编码的关联规则挖掘算法CA（Coding-based Apriori）,只需要第一遍扫描数据库并对每个项完成编码,以后的过程都是针对编码进行,不需要多次扫描数据库。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

基于数值属性的关联规则挖掘算法

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题。目前的算法主要是研究支持—信任框架理论的关联规则挖掘,基于支持—信任理论的关联规则挖掘布尔型描述的数据已经比较成熟,但是现实的数据库中有许多数值属性的数据,从这些数据中挖掘潜在的规则,经典的关联规则方法(Apriori)就显得力不从心了。这里介绍将数值数据映射到二维空间,利用基于密度分布函数的聚类分析方法将数值属性区间分段,并在此基础上挖掘容易理解并且具有概括性和有效的数值属性关联规则。     

基于数值属性的关联规则挖掘算法

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前的算法主要是研究支持-信任框架理论的关联规则挖掘,基于支持-信任理论的关联规则挖掘布尔型描述的数据已经比较成熟,但是现实的数据库中有许多数值属性的数据,从这些数据中挖掘潜在的规则,经典的关联规则方法(Apriori)就显得力不从心了.这里介绍将数值数据映射到二维空间,利用基于密度分布函数的聚类分析方法将数值属性区间分段,并在此基础上挖掘容易理解并且具有概括性和有效的数值属性关联规则.     

IDS日志数据挖掘的改进算法

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法。基于Apriori的算法,在综合了传统哈希剪枝技术的同时,利用最小完美哈希函数的优点,保证了静态数据库关联规则挖掘,可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率,通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

一种基于事务压缩的关联规则优化算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于事务压缩的关联规则挖掘算法.该算法充分利用Apriori性质,通过减少候选集的组合和减少数据库的扫描来提高挖掘的速度和减少数据库的I/O操作时间的开销,有效提高了关联规则的挖掘效率.并在Apriori算法的基础上设计了Apriori改进算法.     

关联规则挖掘的算法研究及商务应用

随着数据库技术的迅速发展,数据的存储数量与日俱增,从而使得数据挖掘技术的重要性日益加强,关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。该文先介绍了关联规则挖掘的研究情况,进一步提出和实现了一种有效的基于矩阵的Apriori改进算法,最后探讨和实现Apriori算法在商务中的应用。     

基于Apriori算法的改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

Apriori算法低频规则的有效性及实现

针对经典Apriori算法基于全局、高频两个条件的缺陷,指出事务数据库低频规则的有效性,并通过对C4.5决策树的规则构造,进一步证明事务数据库存在低频规则,在此基础上,给出了一种Apriori低频规则挖掘算法。该算法与经典的Apriori算法兼容,但不是对Apriori算法简单的扩展,而是从理论上打破了Apriori算法基于全局和高频两个条件。最后通过实例用Apriori低频规则挖掘算法和C4.5算法对实例数据库进行挖掘,证明两者的一致性和Apriori低频规则的有效性,同时也证明了Apriori低频规则挖掘算法的有效性。     

广义遗传算法在Apriori算法改进中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法。但在面对海量数据集时，由于过多的磁盘读写操作，使算法的效率大大降低。本文提出了一种将数据集根据处理计算机的内存进行分割，使分割后的每一部分数据集能直接放入内存中，用Apriori算法找到局部的关联规则，再在所有找到的局部关联的基础上，使用遗传算法寻找全局关联规则的方法。由于大大减少了磁盘操作，在处理海量数据集时本方法效率优于传统Apriori算法。     

PROLOG语言在数据挖掘Apriori算法中的实现

该文在介绍事务数据库及其关联规则的基础上,对挖掘布尔关联规则频繁项集的Apriori算法进行了具体描述,并使用ext-PROLOG语言加以实现。     

改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用

针对已有检测机制存在的对于未知攻击行为无能为力、漏报率较高、检测效率低以及缺少规则库自动扩充机制等问题,结合数据挖掘技术的相关知识,设计了基于数据挖掘的改进网络入侵检测系统模型。模型中选取聚类分析K-means算法和关联规则挖掘Apriori算法,并对其进行改进。用改进的K-means算法实现正常行为类及数据分离模块,用改进Apriori算法实现规则库的自动扩充功能,并通过实验验证了两个算法的功能。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.     

Apriori算法在红外光谱数据挖掘中的应用

简要地介绍了在大规模数据库中挖掘关联规则的Apriori算法 ,给出了红外光谱数据库知识发现的空间表示方法 ,并根据红外光谱数据挖掘的特点改进了Apriori算法中支持度的计算与频繁集的确定过程 ,运用统计方法把挖掘结果形成可视的特征谱带 -化学基团规则式 ,通过具体的挖掘事例对挖掘结果进行分析与评价。挖掘出的规则式和波谱分析理论比较结果证明了挖掘结果的正确性 ,说明改进过的Apriori算法挖掘红外光谱数据库的有效性     

计算机数据库入侵检测技术探析

根据入侵检测系统和数据挖掘技术的特征,提出一种运用数据挖掘技术的入侵检测系统。它的架构包括数据采集、规则建立、异常检测、响应处理。采用改进的Apriori算法,即关联规则数据挖掘技术从系统有关数据中提取有关行为特征和规则,从而用于建立数据库安全异常模式或正常模式。     

基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统研究

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,分析了Snort网络入侵检测系统存在的问题,重点研究了数据挖掘中的关联算法Apriori算法和聚类算法K一均值算法;在Snort入侵检测系统的基础上,增加了正常行为挖掘模块、异常检测模块和新规则生成模块,构建了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。新模型能够有效地检测新的入侵行为,而且提高了系统的检测效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

一种改进的关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用研究

为了解决网络入侵检测领域使用Apriori算法挖掘频繁模式效率不高、精度不够的问题,引入自适应步长跃进、动态修剪候选频繁项集的概念,提出一种新的改进关联规则挖掘算法,该算法较Apriori算法有比较明显的优势,可以广泛应用于大规模入侵检测数据库的关联规则挖掘中.