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一种新的加权关联规则模型 总被引:5,自引:3,他引:5
关联规则挖掘可以发现大量数据项集之间隐含的关系,在许多领域得到了广泛应用。目前很多关联规则挖掘算法已经被提出,这些算法一般都认为每个数据项的重要性相同。然而在现实中各个项目的重要性往往不同,从决策者角度出发,他们往往会优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目。论文分析了现有加权关联规则文献中存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型,给出了有效挖掘加权频繁项集的MWFI算法。 相似文献
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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. 相似文献
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针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景. 相似文献
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一种增量时态关联规则算法 总被引:1,自引:1,他引:0
由于时态数据都有较强的时间性,即数据会随时间的变化而变化,当前已发现的某些关联规则可能不再有效。因此,我们提出了一种时态约束下的增量式关联规则挖掘算法,随着新数据的产生,增量地更新关联规则集,尽可能地只处理新数据。该算法主要是根据时态事件模型和序列模型以及Apriori原则,在快速更新算法思想基础上产生的,在实际应用中有很大的意义,能对股票数据、银行数据、超市数据和气象数据等时态数据进行分析和研究。 相似文献
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在数据库中发现具有时态约束的关联规则 总被引:50,自引:0,他引:50
目前,国际上的关联规则研究尚未考虑时间因素.然而,时间是现实世界的固有属性,许多现实 世界数据库都存在时态语义问题.该文考察称为有效时间的时态约束问题,提出了时间区间延 展与归并技术以及新的时态关联规则发现算法,从而进一步推广了关联规则的应用. 相似文献
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Yong Joon Lee Author Vitae 《Journal of Systems and Software》2009,82(1):155-167
Temporal data mining is still one of important research topic since there are application areas that need knowledge from temporal data such as sequential patterns, similar time sequences, cyclic and temporal association rules, and so on. Although there are many studies for temporal data mining, they do not deal with discovering knowledge from temporal interval data such as patient histories, purchaser histories, and web logs etc. We propose a new temporal data mining technique that can extract temporal interval relation rules from temporal interval data by using Allen’s theory: a preprocessing algorithm designed for the generalization of temporal interval data and a temporal relation algorithm for mining temporal relation rules from the generalized temporal interval data. This technique can provide more useful knowledge in comparison with conventional data mining techniques. 相似文献
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Data mining is the process of extracting desirable knowledge or interesting patterns from existing databases for specific purposes. In real-world applications, transactions may contain quantitative values and each item may have a lifespan from a temporal database. In this paper, we thus propose a data mining algorithm for deriving fuzzy temporal association rules. It first transforms each quantitative value into a fuzzy set using the given membership functions. Meanwhile, item lifespans are collected and recorded in a temporal information table through a transformation process. The algorithm then calculates the scalar cardinality of each linguistic term of each item. A mining process based on fuzzy counts and item lifespans is then performed to find fuzzy temporal association rules. Experiments are finally performed on two simulation datasets and the foodmart dataset to show the effectiveness and the efficiency of the proposed approach. 相似文献
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基于日历约束的时序关联规则挖掘由于其实用性,越来越受到研究者的关注。由于现实中用户很难对时间模式进行精确描述,因此基于模糊日历的时序关联规则挖掘更有现实意义。借助模糊概念和模糊运算,对时间区间的描述很容易实现。对于用户指定的日历模式,不同的时间区间可根据它们的隶属度具有不同的权重。在模糊日历代数的基础上,结合增量挖掘和累进计数的思想,本文提出了一种基于模糊日历约束的关联规则挖掘方法,理论分析和实验结果均表明,该算法是高效可行的。 相似文献
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时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。 相似文献