空间关联规则的增量维护

为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作,可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而,能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一问题,对挖掘阈值改变和空间数据集更新后通过筛选或增量挖掘等方法实现规则维护的策略进行了分析,并提出适用于支持度阈值减小和空间图层增加这两类情况的增量挖掘算法——ISA。ISA算法不依赖于空间事务表的构建与更新,可以直接使用空间图层作为输入数据。在基于实际数据的实验中,采用ISA算法所得结果与类Apriori算法一致,耗时则相对缩短20.0%至71.0%;此外,对1372772条规则进行了基于筛选的更新,耗时低于0.1s。实验结果表明,所提出的空间关联规则增量维护策略和算法是可行、正确且高效的。     

基于事务映射区间求交的高效频繁模式挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘重要研究课题,大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘的最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori算法和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法IITM（interval interaction and transaction mapping）,只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长。该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集,FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题。在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法。     

空间拓扑关联的双向挖掘研究

针对现有挖掘算法不能快速地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联的双向挖掘算法,其适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则;该算法用二进制数表示空间拓扑元,并用其位运算,按自顶向下和自底向上两种方式计算产生候选频繁项,实现双向搜索空间拓扑关联规则;算法在计算支持数时还用数字式空间事务的特性减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速更有效。     

一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法

针对现有挖掘算法不能有效提取空间拓扑关联的问题,提出一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法,适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则。该算法从候选数字区间的两端,用数字递增和递减2种方式产生候选频繁项,实现交替搜索空间拓扑关联规则。在计算支持数时用数字特征减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明,在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速、有效。     

基于时序和兴趣度约束的加权关联规则挖掘算法研究

为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法。该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和寿支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出。实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则。     

基于约束的多维Apriori改进算法

针对经典多维关联规则挖掘算法执行效率不高、存在冗余规则的不足,提出基于约束的多维Apriori改进算法,在多维Apriori算法的基础上,将用户约束引入挖掘过程,根据关于谓词的约束产生用户感兴趣的频繁谓词集,并以此为依据删减事务集。该算法一方面通过用户约束大大缩减了候选谓词集的产生,另一方面经过删减的事务集也降低了扫描数据库的开销,最终实现了挖掘效率的提高以及冗余规则的减少。应用该算法在FPGA代码缺陷事务集上进行对比实验,实验结果证明了该算法相比多维Apriori算法,在搜索效率以及挖掘结果的准确性方面均得到了改善,有效提高了FPGA代码缺陷分析的准确性。     

在字符权图中挖掘关联规则

为了提高关联规则挖掘效率,在挖掘频繁项目集的同时,挖掘出包含频繁项目集的事务集,提出了基于字符权图的关联规则挖掘算法。首先,提出了字符权图的概念,发现和证明了它的一些性质。基于此,提出了挖掘频繁项目集及包含频繁项目集的事务集的算法。时间和空间复杂性的分析表明,该算法是合理和高效的。     

基于云南气象数据的空间关联规则挖掘

空间关联规则挖掘可以深入发现现实世界大量空间谓词和非空间谓词之间的特定空间关系。论文结合气象数据的特点和已有传统关联规则挖掘算法的优点,针对云南气象数据提出了一种基于项目序列集的空间关联规则挖掘算法。通过严格的算法分析和具体实验表明,该算法是有效、可行的。     

基于多个最小支持度的频繁项目集挖掘算法

传统的关联规则挖掘算法不能在同一事务数据库中连续挖掘多个最小支持度的频繁项目集。为此,提出基于多个最小支持度的频繁项目集挖掘算法。运用集合论定义模型库的概念,将事务数据库转化成模型库,通过检索模型库得到频繁项目集,从而降低频繁项目集的挖掘时间。实验结果表明,该算法的挖掘效率高于Apriori算法。     

基于多最小支持度的空间关联规则发现

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。     

依赖于真子集的频繁邻近类别集挖掘

针对现有频繁邻近类别集挖掘算法存在重复计算和冗余邻近类别集的问题,提出一种依赖于真子集的频繁邻近类别集挖掘算法,适合在海量数据中挖掘空间对象的频繁邻近类别集。该算法用析构法建立邻近类别集数据库,用产生邻近类别集真子集的方法计算支持数,实现一次扫描数据库提取频繁邻近类别集。算法无需产生候选频繁邻近类别集,且计算支持数时无需重复扫描,从而达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明,在海量空间数据中挖掘频繁邻近类别集时,该算法比现有算法更快速有效。     

无候选项的频繁邻近类别集挖掘算法

针对现有的频繁邻近类别集挖掘算法因产生候选项而存在冗余计算,提出一种无候选项的频繁邻近类别集挖掘算法,其适合在海量数据中挖掘空间对象的频繁邻近类别集;该算法以交叉搜索方式,用产生邻近类别集非空真子集的方法来计算支持数,实现一次扫描数据库挖掘频繁邻近类别集。算法无需产生候选频繁邻近类别集,且计算支持数时无需重复扫描数据库,达到了提高挖掘效率的目的。实验结果表明其在海量空间数据中挖掘频繁邻近类别集时,该算法比现有算法更快速更有效。     

约束条件下的频繁邻近类别集挖掘

在空间数据库中挖掘带约束条件的频繁邻近类别集时,使用传统约束性关联规则的挖掘算法存在冗余候选项和重复计算等问题。为此,提出一种带约束条件的频繁邻近类别集挖掘算法,该算法以邻近类别集标识值双向变化的方法产生候选频繁邻近类别集,通过标识值的“与”运算计算支持数,达到提高算法挖掘效率的目的。实验结果表明,该算法比现有算法更简单快速。     

区间值属性数据集关联规则挖掘算法仿真

对区间值属性数据集进行挖掘,可以有效分析出数据之间的关系。针对现有数据挖掘方法未对大规模数据进行聚类,导致挖掘过程占据内存大,挖掘精度低的问题,提出了一种新的区间值属性数据集挖掘算法。对问题定义、数据准备、数据提取、模式预测和数据聚类等模块进行详细分析,完成区间值属性数据聚类。根据聚类结果,将区间值属性数据分成多个数据集,挑选出能够支持最小支持度的项目集,将这些项目集作为频繁项集,进而提取出数据集之间的关联规则,将关联规则融入数据计算步骤,完成数据挖掘。为验证算法效果,进行仿真,结果表明,相较于传统挖掘算法,所提挖掘算法占用容量更小,挖掘精度更高。     

频繁邻近类别集的动态约束挖掘

在频繁邻近类别集挖掘中,由于用户指定约束条件的动态变化,现有挖掘算法因多次重复扫描空间事务而存在冗余计算,故提出一种频繁邻近类别集的动态约束挖掘算法,其能根据用户发出的动态约束指令,提取满足用户需求的频繁邻近类别集;该算法用数组索引映射邻近类别集,用正整数幂集法计算支持数和搜索满足用户动态约束的频繁邻近类别集;该算法无需产生候选频繁邻近类别集且不重复扫描缓冲分析得到的空间事务;为了验证算法的实用性和高效性,将其应用到移动环境中缩短移动系统的响应时间,尽最大努力来提高用户满意度,通过移动计算下的仿真实验表明该算法比现有算法更快速更有效。     

空间极大co-location模式挖掘研究

空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。     

极小负co-location模式及有效的挖掘算法

空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集.在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意义.现有的负co-location模式挖掘算法的时间复杂度较高,挖掘到的...     

基于中医方剂数据库的Top-Rank-k频繁模式挖掘算法

为降低中医（TCM）方剂频繁模式挖掘过程中对经验参数的依赖,提高挖掘结果的准确性,针对中医方剂的数据特点,提出一种基于带权无向图的Top-Rank-k频繁模式挖掘算法。该算法可以直接挖掘出频繁k-itemset（k≥3）而无需产生1-itemset和2-itemset,并随之快速回溯到核心药物组合的频繁项集所对应的方剂信息;此外,采用一种动态位向量（DBV）的压缩机制对无向图中边的权重进行压缩存储,以有效地提高算法的空间存储效率。分别对中医方剂数据集、真实数据集（Chess、Pumsb和Retail）和合成数据集（T10I4D100K和Test2K50KD1）进行测试和比较,结果表明该算法与iNTK和BTK相比具有更高的时间和空间效率,而且也可以应用于其他类型的数据集。     

基于改进倒排表和集合的最频繁项集挖掘算法

最频繁项集挖掘是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点,它决定了文本关联规则挖掘算法的性能。针对当前在最频繁项集挖掘方面的不足,将集合论引入倒排表以对其进行改进,然后以此为基础提出了几个命题和推论,并结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个基于改进的倒排表和集合理论的最频繁项集挖掘算法,最后对所提算法进行验证。实验结果表明,所提算法的规则有效率和时间性能比常用的两个最频繁项集挖掘算法,即NApriori和IntvMatrix算法都好。