关联规则挖掘算法研究

Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。针对Apriori算法,GBARM (Group Based Association Rules Mining)算法对事务集进行压缩,并且在统计Ck中各项集的支持频度时,逐步减小Ck的规模,从而改善算法的性能。     

基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容。经典的关联规则提取算法———Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,一是会产生大量的候选项目集,二是在扫描数据库时需要很大的I/O负载。通过对关联规则产生过程的实际实验分析发现,可以采取利用频繁k-1项集Lk-1对候选k项集Ck进行预先剪枝、及在扫描数据库过程中忽略对频繁项集的产生无贡献的交易记录的方法来改进关联规则提取的效率。     

关联规则挖掘算法及优化策略研究

关联规则挖掘是数据库中知识发现研究的热点课题,有着广泛的应用领域.通过对关联规则中快速开采算法的研究分析,首先把已有的关联规则挖掘算法分为了两大类:传统类型的关联规则挖掘算法和多关系关联规则挖掘算法;重点分析基本类型算法,并提出各种改进的优化策略;然后对各类代表性算法进行了描述,分析和对比;最后,对尚存在的问题进行了分析和总结.     

关联规则挖掘算法

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理和基本概念,包括项目、项目集、置信度、支持度等。重点介绍了经典的Ariori算法、优化的FP_Growth算法,介绍了关联规则分类与挖掘的步骤与常用性质,对常见关联规则挖掘算法的效率作了必要的比较。     

基于矩阵的关联规则挖掘算法

针对一些经典的关联规则算法进行分析,提出一种基于矩阵的高效关联规则挖掘算法。该算法把交易数据库转化为0-1矩阵形式,只需进行一次数据库搜索,使用逻辑运算方法发现频繁项集并计算它的支持计数,加快了频繁k项目集的验证速度,能大量减少所需的I/O次数,减小了存储空间。实验表明,新算法执行效率明显优于Apriori算法。     

基于数组的关联规则挖掘算法

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,利用数组的结构特性来提高挖掘效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

本文采用一种基于布尔矩阵的频繁集挖掘算法。该算法直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Apriori算法的连接和剪枝,通过不断压缩支持矩阵,不仅节约了存储空间,还提高了算法的效率。     

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.     

基于排序矩阵和树的关联规则挖掘算法

最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题，Apriori算法从大量的候选频繁项集产生频繁项集的过程是非常耗时的过程。本文提出了一种新的算法，该算法结合项集的有序特性构造矩阵，使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列，这样得到的候选频繁项集的集合是最小的，大大减少了候选频繁项集的数量，而且能保持频繁项集的完整性，从而节约了计算开销，提高了算法的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

在分析研究关联规则挖掘Apriori算法及其若干改进算法的基础上,对Apriori算法做了进一步地改进,提出一种基于条件判断的新思想.改进后的算法根据条件采用了事务压缩与候选项压缩的相结合的方式,减小了不必要的开销,从而提高了挖掘速度.     

适合在线式增量更新的关联规则挖掘算法

在分析现有的关联规则算法FUP的基础上,指出了该算法的不足之处,进而提出了一种改进的增量式更新算法AUI,AUI算法解决了在线环境下最小支持度和最小置信度两个阈值不变而事务数据库发生变化时高效更新关联规则的问题。实验分析证明了新算法的有效性和优越性。     

基于Apriori算法改进的关联规则提取算法

通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析，认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化，从而得到一种改进的Apriori算法，与原算法相比运算效率大大提高。     

一种新的关联规则增量式更新算法

首先提出了一个新的概念－后备频繁项目集，其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP，最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中该算法的实现。     

一种新的关联规则增量式挖掘算法

针对数据库不断更新变化及现实生活中大多只对近期数据感兴趣的特点，该文提出了一种基于滑动窗口过滤器的关联规则增量式挖掘算法（SWFAI算法）。该算法通过分组及时舍弃挖掘过程中生成的非频繁项目集，有效降低主存压力，减少对数据库的扫描次数，能够对时变数据库进行高效地关联规则挖掘。通过实验证明了该算法能够有效地进行关联规则的挖掘，并在效率上有较大提高。     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集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,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.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.     

基于多交易项目子集的并集的关联规则更新采掘

在交易数据库和最小支持度不变条件下,充分利用在多个交易项目子集中已采掘频繁模式集,对该多个交易项目子集的并集的关联规则的采掘,提出了两咱快速更虎法Ｋｚｌ－ａｒ和Ｎｚｉ－ａｒ。     

基于动态交易项目集的关联规则更新

该文在交易数据库和最小支持度不变条件下,当用户动态地增加或删除交易项目集中的某些交易项目时,充分利用了交易项目集改变前已采掘出的频繁模式集,提出了两种关联规则的快速更新算法ｌｚｉ－ａｒ和Ｄｚｉ－ａｒ,经实验分析表明,该地关联规则的更 可行的和高效的。     

基于关联规则的数据挖掘技术的快速算法

提出了一种改进的Apriori算法的数据挖掘模式，探讨了对其中的生成候选频繁项目集、生成强关联规则等几个关健步骤运用标准SQL语言的算法实现。     

一种划分多值属性的关联规则挖掘算法

提出了一种新的划分方法求拐点，可以根据数据的实际分开布将数量型定义划分为多个定性概念，这种划分符合数据分布的自然性并有利于模式的解释，从而最终得到概括的、易理解的、有效的关联规则。