基于候选项集个数上阶的增量式关联规则更新算法

提出了一种有效的增量式关联规则挖掘算法IAR,算法的特点在于:提出并采用了基于候选项集个数上阶的选择扫描数据库的机制,可有效减少数据库的扫描次数;算法是一种通用的增量式算法,提出了最小支持度和数据库均改变时,增量式挖掘中的重要性质,从而可充分利用上一次挖掘的结果,有效减少候选项集的数目.并且提出了基于组合数学和项集等价类理论的计算候选项集个数的上阶的方法.通过大量的数据实验,表明算法的效率比已有的算法有了很大提高.     

基于回溯的最大频繁项集挖掘算法

针对Apriori类算法多次扫描数据库和FP-tree类算法需要构建大量条件模式树的问题,文中提出了挖掘最大频繁项集的GBMFI算法。采用垂直格式存储事务数据库,以枚举树为基础,利用子集非频繁性质和父子节点支持度信息在搜索过程中对枚举树进行剪枝,最终得到最大频繁项集。通过实验对比,结果证明了算法的有效性,尤其适用于稀疏数据集。     

基于关系矩阵的状态等价类集生成算法

提出一种基于关系矩阵的状态等价类集生成算法,给出了关系矩阵的生成规则,以及通过化简关系矩阵获得状态等价类集的过程,算法特别适用于状态完全确定的包含多个初始状态的大规模数字系统设计.     

一种基于访问频率的非结构化P2P复制策略

旨在通过数据复制来提高非结构化P2P系统的数据访问效能,提出了基于访问频率的复制策略—AFRE算法,该算法通过赋予不同时间片的访问记录不同的权重,计算数据的局部访问频率,并将适量的数据副本放置到节点度较大的节点.实验证明,提出的复制策略在副本总数明显减少的情况下,能够获得较好的平均查询长度及优于其他常用复制策略的查询成功率.     

基于可解释机器学习的神经网络软剪枝策略

软剪枝是重要的神经网络剪枝策略，但该策略通常只考虑滤波器参数大小或参数矩阵在空间的分布，忽略了参数编码的语义信息，忽略了滤波器参数与数据的紧密联系。为此，提出一种基于可解释机器学习的神经网络软剪枝策略，该策略通过结合可解释机器学习方法，分析滤波器对数据内容理解的重要程度，以该重要程度为指标进行滤波器的排序和剪枝。实验结果表明，该策略在VGG、ResNet模型、CIFAR10通用数据集上均取得了较好的剪枝效果，并具有可解释性，可充分挖掘滤波器参数与图像信息之间的相关性分布。     

CR:一种逆向的关联规则挖掘算法

引入与交易相关的有关概念，对传统关联规则挖掘的概念进行了扩展，并基于交易提出了一种关联规则挖掘算法，该算法从较长的交易入手，试图找出长的频繁项集，再确定它们的子项集，从而避免了组合爆炸问题。该算法对原数据库进行1次扫描，对压缩数据库进行了2次扫描，较Apriori算法减少了扫描次数，提高了挖掘效率。     

一种基于矩阵的Apriori改进算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一。该算法可以很好地挖掘关联规则,通过连接步和剪枝步从频繁项集中获取候选项集,但产生大量的候选项集,这就需要重复扫描数据库,大大增加算法运行时间。文中提出一种基于矩阵的改进算法,通过事务矩阵和候选项集项目矩阵相乘的矩阵操作来改进频繁扫描数据库的问题。事务数组的建立可以删除不能生成下一频繁项集的事务,删除不必要的项,针对频繁项集的产生过程优化Apriori算法的连接步和修剪步。在不同的数据集下通过实验验证改进算法不仅能准确地挖掘出频繁项集而且大大地缩短挖掘时间。     

基于等价网络的WDM光网络多播路由与波长分配算法

针对节点功能不同光网络中的路由与波长分配问题,建立了一种具有节点功能区分的波分复用器(WDM)多波长光网络模型,根据节点功能将其分为A,B两类,并提出了波长等价弧、等价网络,以及等价多播树等概念.在此基础上基于节点功能区分的WDM光网络的特点和相应的路由和波长分配策略,提出了一种如何在此类WDM光网络中实现多播连接的快速有效的算法,分析了算法计算复杂度,指出了算法的优缺点.     

基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘

本文提出一种基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘算法,解决了基于项权值变化的负模式挖掘问题.该算法考虑项权值依赖于事务记录的特点,采用新的项集剪枝方法和模式评价框架,通过项集的项内权值比和维数比的简单计算和比较,挖掘有效的完全加权正负关联规则.实验结果表明,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,本文算法能避免无效的模式出现,其挖掘时间和候选项集数量明显减少,减幅最大分别可达94.09%和88.16%.     

基于决策树的消费行为分析

消费行为因素分析对产品生产和销售具有重要指导作用。C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,先对消费数据集进行数据预处理,为了利用消费者的消费数据进行消费行为分析,对消费数据形式化表示,形成消费客户交易数据集和交易统计信息表达。然后在消费客户交易数据集上定义了信息增益率,反映消费因素的分类能力。利用C4.5算法对消费者行为进行分析并构造出决策树,挖掘消费数据之间隐藏的潜在关系,对企业的生产经营具有重大的指导意义;运用预剪枝和后剪枝对完全决策树进行剪枝,对比剪枝后效果。     

一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法

发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP—Tree(Frequent Pattern Tree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP—growth(Maximum Frequent Pattern growth)，其发现过程中不需要产生候选(项目)集，从而提高了挖掘效率。由实验结果表明，此算法在发现最大频繁项目集方面具有很好的性能。     

基于团的频繁项集挖掘算法

高效地找出所有的频繁项集是关联规则挖掘中的核心问题。通过对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法的研究,提出一种基于团的频繁项集快速生成算法。该算法采用关联图存储频繁两项集信息,找关联图中团,逐步减少团中项来搜索所有最大频繁项集,并且其扫描数据库仅需一次。通过使用标准数据集进行验证测试并与其他算法进行比较,实验结果表明,该算法具有较快的挖掘速度。     

快速挖掘最大频繁项集

提出了一种基于布尔矩阵的最大频繁项集挖掘算法，通过将FP-tree映射成布尔矩阵和权值表，运用布尔逻辑运算进行矩阵投影操作得到最大频繁项集，算法在挖掘过程中不用生成最大频繁候选项集，从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。     

基于图论的频繁闭项集挖掘

利用了有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息,提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的频繁闭项集挖掘算法。不仅实现了事务数据库的一次扫描,减少了I/O代价,而且提高了数据结构的存储空间效率和频繁闭项集挖掘算法的执行时间效率。     

一种约束最大频繁项目集挖掘算法

提出了一种基于频繁模式矩阵(FP-array)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法。算法只扫描事务数据库一遍,把满足约束条件的所有事务转换成一个频繁模式矩阵,显著缩小了FP-array的大小规模。挖掘过程采用逻辑运算,在效率上有独特的优势。实验结果表明该算法是快速有效的。     

一种分布环境中最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的重要研究课题。目前已经提出的最大频繁项目集挖掘算法大多是基于单机环境的，在分布环境中挖掘最大频繁项目集的算法尚不多见。文章提出了一种基于分布数据库的并行挖掘最大频繁项目集的算法。该算法尽可能地让每个处理器独立地挖掘，采用频繁模式树（FP—tree）作为数据结构，可方便地从各局部FP-tree中挖掘局部最大频繁项目集及判断各项目集的支持度。采用传递候选最大频繁项目集的方法。实验表明该算法是有效的并行算法。     

最大频繁项集的高效挖掘

提出了一种基于布尔矩阵的最大频繁项集挖掘算法MBA（Mining Boolean Array for maximal frequent itemsets），通过将FP-tree映射成布尔矩阵和权值表，运用布尔逻辑运算进行矩阵投影操作得到最大频繁项集。运算效率得到很大提高。     

加权最大频繁项目集挖掘算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现最大频繁项目集是关联规则挖掘中的重要问题.最大频繁项目集挖掘是在数据库中各属性之间是平等的情况下进行的,但现实中并非如此.频繁模式树(Frequent Pattern Tree,FP-Tree)已不能满足要求.为此提出了一个有效的基于加权FP-Tree的加权最大频繁项目集挖掘算法,其挖掘过程中不需要产生候选项目集.并通过实例说明了此算法的挖掘过程.实验结果表明此算法是有效的并且有较好的扩展性.     

数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法

在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘频繁闭项集,其中一个典型的工作就是Moment算法.本文提出了一种数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法A-Moment.它采用衰减窗口机制、近似计数估计方法和分布式更新信息策略来解决Moment算法中过度依赖于窗口和执行效率低等问题.实验表明,该算法在保证挖掘精度的前提下,可以比Moment获得更好的效率.     

基于频繁集的多层次交互式关联规则挖掘

文章研究了一种知识发现与数据挖掘中关联规则的发现方法,针对现有大型超市销售事务数据库,提出了一种新的多层次信息获得取方法。运用关联规则挖掘所产生的频繁集对数据压缩表示,并给出了按用户的实际需求交互式挖掘感兴趣关联规则的算法。该算法在挖掘速度和效率上有较大提高。