语义驱动的关联规则挖掘算法研究

为了使传统的关联规则挖掘算法在结合到具体领域时具有更强的适应性,提出了DS-Apriori算法。该算法建立在语义本体的基础上,根据项集内部的语义相关度动态的确定该项集的最小支持度,并采用了项集语义相关度的增量计算方法。实验结果表明,DS-Apriori算法在很大程度上提高了关联规则挖掘算法的效率和效果。     

数据集划分及关联规则挖掘

介绍了一种根据数据集中项目的概念层次，利用变精度粗糙集模型对数据集进行划分的方法，设计了相应的关联规则挖掘算法及并行算法，并通过测试分析了算法的挖掘效率和影响挖掘效率的主要因素。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

数据立方体上多维多层关联规则挖掘算法

重点结合联机分析挖掘的思想,讨论了数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。基于数据立方体和FP算法提出并构建了体现概念层次的Hib＆Dim FP树和其挖掘算法Hib＆Dim FP算法,并把此算法应用于数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。最后的实验证明了该算法的有效性。     

图象数据关联规则挖掘

本文在介绍了多媒体数据挖掘基本思想和图象数据主要特征基础之上,对图象数据关联规则挖掘进行了讨论。首先对关联规则挖掘有关问题加以描述和分析,针对图象数据,定义了新的关联规则及其有关概念,并给出考虑项数量的原子特征和空间关系关联规则挖掘算法MaxOccur和MAR－Spatial,解决了不考虑项的重复所导致的信息丢失问题。     

基于半结构化数据的关联规则挖掘模式

针对关联规则挖掘应用所面临的困难,分析了XML语言的技术特点,提出了一种基于半结构化数据的关联规则挖掘模式。该模式充分利用了半结构化数据源的自描述性、开放性和可扩展性方面的优势。     

对演变数据进行关联规则挖掘的新方法

针对已有经常性周期关联规则在演变数据和周期长度方面的局限性，文章提出一种新的方法，从而可以对演变数据进行经常性长周期关联规则的挖掘，这种方法针对演变数据的动态环境，通过对数据块的动态聚类得到周期分段，然后在每一分段内利用低支持度关联规则挖掘算法来发现周期较长的关联规则，整个算法可以在GEMM算法的基础上进行动态模式保持。     

一种高效的数据集划分关联规则挖掘算法

设计了一种新的数据集划分关联规则挖掘算法，并对该算法的挖掘效率进行了测试，分析了影响DPARM算法挖掘效率的主要因素。     

图像数据挖掘中的关联规则

介绍了遥感图像数据的关联规则挖掘方法。对目前图像数据挖掘的研究及应用现状进行了综述。介绍了图像数据关联规则挖掘的最新进展,总结了图像数据关联规则挖掘的特点、类型及图像数据预处理的技术方法。     

基于本体的关联规则挖掘算法研究

在图像数据库中,针对图像的检索方法很多,但以传统的基于内容的图像检索方法效率低,而且误差较大.提出一种基于OBFM（ontology_based feedback model）方法首先得到基本相似图像库,从中提取相应的特征元素,并在此基础上进行关联规则挖掘.该算法充分考虑了图像具有空间可重复性的特点,从而提高了图像检索的准确率.     

一种基于关联规则挖掘的组织数据方法

针对在数据挖掘中采用二进制转换的方法，定义了二进制序列集的相关概念并为此提供依据。分析了事务与关联规则在二进制序列集中的表示方法及其在空间、时间上的复杂度。通过实验验证，在关联规则数据挖掘中采用二进制序列集这一组织数据方法是有效且可行的。     

Parallel Data Mining for Association Rules on Shared-Memory Systems

In this paper we present a new parallel algorithm for data mining of association rules on shared-memory multiprocessors. We study the degree of parallelism, synchronization, and data locality issues, and present optimizations for fast frequency computation. Experiments show that a significant improvement of performance is achieved using our proposed optimizations. We also achieved good speed-up for the parallel algorithm. A lot of data-mining tasks (e.g. association rules, sequential patterns) use complex pointer-based data structures (e.g. hash trees) that typically suffer from suboptimal data locality. In the multiprocessor case shared access to these data structures may also result in false sharing. For these tasks it is commonly observed that the recursive data structure is built once and accessed multiple times during each iteration. Furthermore, the access patterns after the build phase are highly ordered. In such cases locality and false sharing sensitive memory placement of these structures can enhance performance significantly. We evaluate a set of placement policies for parallel association discovery, and show that simple placement schemes can improve execution time by more than a factor of two. More complex schemes yield additional gains. Received 24 May 1999 / Revised 20 June 2000 / Accepted in revised form 6 July 2000     

数据挖掘中关联规则Apriori算法

深入研究关联规则算法, 针对Apriori算法瓶颈问题提出了一种改进算法, 该算法在构建向量矩阵的基础上, 只需要扫描一次事务数据库, 通过优化连接和剪枝, 提高了算法的运行效率. 研究和实验表明, 改进后的算法在大规模的事务数据库中, 较Apriori算法有明显的优势.     

关联规则在空间数据挖掘中的研究

在智能化、集成化的空间数据应用领域中,空间数据挖掘是一门很重要的技术,而关联规则分析是空间数据挖掘的主要方法之一。文章基于数据挖掘中的关联规则分析方法,提出不同于一般数据挖掘的算法,设定兴趣度量,并通过将项的概念泛化为空间谓词,事务的概念泛化为邻域,关联规则的概念泛化为同位规则,发现多种形式的有效规则,并用逻辑语言或类SQL语言方式描述规则,以使空间数据挖掘趋于规范化和工程化。最后进行了实评。     

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。     

基于关联规则的数据挖掘研究

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间相关联系的知识,这些重要信息是关于这些数据的整体特征描述以及对其发展趋势的预测,对决策的制定有着重要的参考价值。主要介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的概念,并对数据挖掘经典算法Apriori的进行了分析与改进,算法的改进可以有效地减少对数据库的扫描次数,使挖掘的效率更好更快。     

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法

保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务。该文介绍了分布式环境下保持隐私的数据挖掘的基本问题和措施,研究了一种基于向量点积的关联规则挖掘算法,给出了一种安全的向量点积协议。对于垂直划分的分布式数据库,该协议既可用于搜索频繁项集,又能保持各方数据的隐私。     

基于空间分割的SWRL数据集关联规则挖掘

语义Web环境下的关联规则挖掘是数据挖掘领域新的研究热点.本文针对SWRL数据集的特征,建立新的数据挖掘形式背景,将FCA用于关系型关联规则的挖掘,提出了基于搜索空间分割的关联规则挖掘方法.采用FCA作为频繁模式的压缩表示方式,从生成的闭查询导出的关联规则,可有效控制冗余规则的产生.将搜索空间进行划分可减小问题的规模,充分利用已有的挖掘过程的中间结果所提供的信息,减少了计算量.由于采用了分而治之的策略,本文的方法易于扩展到对海量语义Web数据的并行处理.     

关于关联规则算法中规则遗失问题的研究

针对Apriori算法及ML-T2算法在应用时会造成规则遗失的问题，文章对关联规则进行了研究，并提供了可行的解决方案。其一为不改变原算法从顶到底的思想，充分利用预先设置的minSup值，通过在高层上预存可能会在底层上构成候选大项集的项集来保证有用规则的完全提取；其二则采用从底到顶的思想，运用不产生候选大项集方法，并把它扩展到由底层到顶层的各层建立各自的FP树，这样也不会造成有用规则的丢失。