一种基于关联矩阵的时态关联规则挖掘算法

提出一种新的有别于将时间直接代入关联规则挖掘过程的方法。该方法分别针对确定的有效时间与不确定的有效时间两种情况,通过计算时态数据库中同一对象的元组中指定属性的有效时间之间的同时关系,将所有两两之间具有同时关系的归为一组,从而可以略去元组中的时间因素,并将时态数据库转化为事务数据库,然后即可利用传统挖掘算法进行挖掘。     

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。     

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。     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

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。     

一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法

提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行时间远远小于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.     

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Apriori算法的改进算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

一种用于空间横向挖掘的拓扑关联规则算法

针对现有基于空间事务的挖掘算法不能有效地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中搜索拓扑关联;该算法将空间拓扑关系转换为整数,用整数递减的方法构建候选频繁项;算法用数字运算获取支持数,同时还用数字特性减少被扫描的空间事务数。在挖掘空间拓扑关联规则时,实验证明它是快速而有效的。     

面向用户的空间拓扑关联规则挖掘

在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在多空间关系模式下,挖掘满足用户特定需求的拓扑关联。该算法通过拓扑关系编码法将空间关系事务转换成整数,用非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方法,索引构建候选频繁项,并用布尔运算计算支持数。在挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联规则时,该算法是快速而有效的。     

挖掘空间拓扑关联的有效算法

在基于空间事务的横向关联规则挖掘中,为了能够在海量数据中有效地提取空间拓扑关联规则,提出一种挖掘空间拓扑关联的有效算法,其适合挖掘多层横向空间关联规则.该算法用二进制数存储空间拓扑关系,使空间事务和数字建立对应关系,用数字递增的方法产生候选频繁项.在计算支持数时,算法在用逻辑运算的同时还利用数字特性减少扫描的空间事务数,大大地提高了效率.实验结果表明,在提取多层空间拓扑关联规则时,其比现有的算法更快速更有效.     

基于隐私保护的关联规则挖掘算法

基于隐私保护的关联规则挖掘在挖掘项集之间的相关联系的同时,可以保护数据提供者的隐私。基于数据变换法,提出使用高效数据结构即倒排文件的隐私保护关联规则挖掘算法IFB-PPARM。针对特定的敏感规则以及给定的最小支持度和置信度,得到所需要修改的敏感事务并对其做适当的处理。算法只需对事务数据库做一次扫描,并且所有对事务的处理操作都在事务数据库映射成的倒排文件中进行。分析表明,该算法具有较好的隐私性和高效性。     

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。     

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。     

Applying cluster-based fuzzy association rules mining framework into EC environment

During electronic commerce (EC) environment, how to effectively mine the useful transaction information will be an important issue to be addressed in designing the marketing strategy for most enterprises. Especially, the relationships between different databases (e.g., the transaction and online browsing database) may have the unknown and potential knowledge of business intelligence. Two important issues of mining association rules were mentioned to address EC application in this study. The first issue is the discovery of generalized fuzzy association rules in the transaction database. The second issue is to discover association rules from the web usage data and the large itemsets identified in the transaction database. A cluster-based fuzzy association rules (CBFAR) mining architecture is then proposed to simultaneously address such two issues in this study. Three contributions were achieved as: (a) an efficient fuzzy association rule miner based on cluster-based fuzzy-sets tables is presented to identify all the large fuzzy itemsets; (b) this approach requires less contrast to generate large itemsets; (3) a fuzzy rule mining approach is used to compute the confidence values for discovering the relationships between transaction database and browsing information database. Finally, a simulated example during EC environment is provided to demonstrate the rationality and feasibility of the proposed approach.     

Decentralized Association Rule Mining on Web Using Rough Set Theory

A central part of many algorithms for mining association rules in large data sets is a procedure that is to find so called frequent itemsets. The frequent itemsets are very large due to transactions data increasing. This paper proposes a new approach to find frequent itemsets employing rough set theory that can extract association rules for each homogenou.s cluster of transaction data records and relationships between different clusters. This paper conducts an algorithm to reduce a large number of itemsets to find valid association rules.     

Mining Informative Rule Set for Prediction

Mining transaction databases for association rules usually generates a large number of rules, most of which are unnecessary when used for subsequent prediction. In this paper we define a rule set for a given transaction database that is much smaller than the association rule set but makes the same predictions as the association rule set by the confidence priority. We call this rule set informative rule set. The informative rule set is not constrained to particular target items; and it is smaller than the non-redundant association rule set. We characterise relationships between the informative rule set and non-redundant association rule set. We present an algorithm to directly generate the informative rule set without generating all frequent itemsets first that accesses the database less frequently than other direct methods. We show experimentally that the informative rule set is much smaller and can be generated more efficiently than both the association rule set and non-redundant association rule set.     

Mining interesting association rules from customer databases and transaction databases

In this paper, we examine a new data mining issue of mining association rules from customer databases and transaction databases. The problem is decomposed into two subproblems: identifying all the large itemsets from the transaction database and mining association rules from the customer database and the large itemsets identified. For the first subproblem, we propose an efficient algorithm to discover all the large itemsets from the transaction database. Experimental results show that by our approach, the total execution time can be reduced significantly. For the second subproblem, a relationship graph is constructed according to the identified large itemsets from the transaction database and the priorities of condition attributes from the customer database. Based on the relationship graph, we present an efficient graph-based algorithm to discover interesting association rules embedded in the transaction database and the customer database.     

基于MapX的空间数据挖掘模型及其应用

利用Mapx控件对GIs数据强大的操作与处理功能,将Mapx应用到空间数据挖掘中,构建了基于MapX的空间数据挖掘模型。通过该模型可以方便的对空间数据与非空间数据进行操作处理,以及空间对象之间的拓扑关系与距离信息等进行判定,从而解决了空间数据挖掘中数据整合与数据预处理的问题。概念泛化技术应用于数据预处理中,构建了概念层次树。关联规则算法有效应用于空间数据挖掘中．荻取了有用的知识。