基于矩阵的Apriori算法改进

对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。     

面向分类信息网站数据挖掘算法的研究与应用

文章在分析数据特点的基础上进行了关联规则的数据挖掘.阐述了关联规则挖掘的基本理论,给出了关联规则挖掘的一般模型,并在介绍了著名的Apriori算法的前提下,将哈希技术应用到Apriori算法中,提出了HTBA算法,并通过www.city0518.cn的数据实例加以分析.     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

关联规则的提取是数据挖掘中重要的研究课题,目的在于挖掘事务数据库中有趣的关联,Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法。该文对Apriori算法进行研究,发现该算法存在着一些缺点,并对其进行改进,用实例说明这些改进能够正确有效的实现该算法。     

Web日志处理中Apriori算法及其改进

关联规则是挖掘并且发现大量数据集中有趣的关联或者相关联系。其中最经典的是Apriori算法,但是Apriori算法存在一定的缺陷。文章分析了Apriori算法并且对其进行改进,用一具体实例说明改进后的Apriori算法压缩了事务矩阵,缩小了搜索空间,提高Apriori算法运行效率,从而使整个日志挖掘处理过程更加快捷。     

数据库关联规则挖掘算法研究

该文介绍了数据挖掘、关联规则相关概念,分析了经典的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法-Apriori算法,阐述了关联规则的生成过程,并通过实例进行验证。针对Apriori算法的缺陷进行了分析并列举了几种算法优化方法。     

数据库关联规则挖掘算法研究

该文介绍了数据挖掘、关联规则相关概念,分析了经典的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法-Apriori算法,阐述了关联规则的生成过程,并通过实例进行验证。针对Apriori算法的缺陷进行了分析并列举了几种算法优化方法。     

一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法。该算法通过压缩矩阵和减少扫描次数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。并用实例说明该算法是一种有效的关联规则挖掘方法。     

基于Apriori的相容数据集间关联规则演绎方法

Apriori关联规则数据挖掘算法只针对一类相关数据集进行数据挖掘,而现实世界中各种不同的数据集非常庞大,如何在不相关数据集间进行数据挖掘,拓展规则的数量具有挑战性。目前Apriori关联规则算法研究基本上集中在算法性能优化和针对不同数据形式的基础上,没有突破不相关数据集的界限。针对这个问题,首先给出了相关数据集、不相关数据集、相容数据集的概念,进一步给出了一种基于Apriori的不相关数据集中相容数据集间的关联规则演绎算法,给出了算法演绎规则,通过构建法证明了算法的正确性。通过实例演示了应用方法,该算法可实现基于Apriori的相容数据集间关联规则的规则演绎,是普通数据挖掘算法无法实现的,扩展了关联规则算法的应用领域;同时,由于关联规则是在相容数据集上独立挖掘出来的,没有进行原始数据间的交换,在一定程度上实现了隐私保护     

基于关联规则挖掘领域的Apriori算法的优化研究

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究课题,在挖掘数据间的关联性时具有非常重要的意义。本文在分析关联规则挖掘及Apriori算法的基础上,从压缩扫描数据集及提高剪枝效率等方面对算法进行了优化改进,从而达到了降低消耗、提高算法效率的目的。最后,通过实例对优化的Apriori算法作了详细介绍。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节,本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法,并通过实例说明了算法的有效性,且与Apriori这一经典算法作了比较。