基于时态约束的关联规则挖掘算法

分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。     

一种改进的增量关联规则算法

针对增量式更新关联规则算法FUP会产生大量候选项集和多次扫描数据库的问题,提出改进算法NFUP.该算法通过新旧数据库频繁项集间的关系得出所有频繁项集,尽可能利用已有的挖掘结果来生成较少的候选项目集并较少次数地扫描数据库.仿真实验表明,NFUP算法的执行时间比FUP算法减少了不少.     

一种高效的关联规则增量式更新算法

针对在最小支持度、最小置信度不变的情况下,新增数据集时关联规则更新问题,提出了一种新的关联规则的更新算法.该算法采用AprioriTidList算法来发现新增数据集中的频繁项集,并对候选项集进行分类和剪裁,从而减少了扫描原数据库和新增数据库的次数,提高了更新效率.实验结果表明新算法是有效可行的.     

一种改进的关联规则增量式更新算法

针对增量式更新关联规则算法FUP会产生大量候选项集和多次扫描数据库的问题,提出改进算法PFUP。该算法借鉴强频繁项集概念,利用强频繁项集连接生成小数量的候选项集,采用预剪枝策略减少对数据库的扫描次数。仿真实验表明,在数据库和支持度相同的情况下,PFUP算法的执行时间比FUP算法减少了50%左右。     

基于改进Apriori算法的评教系统应用研究

指出了Apriroi算法的不足,并提出改进算法:在剪枝侯选项目集的时候,采用生成频繁项目集和删除具有非频繁子集候选同时进行的方法来减少多余子项目集的生成。这样,既提高了扫描数据库过程中的信息获取率,又及时删除超集不是频繁项目集的项集,进一步缩减项集的潜在规模,提高了频繁项目集即关联规则生成的效率。讨论了如何利用改进的Apriori算法对评教系统数据进行关联规则挖掘。     

负关联规则增量更新算法

讨论负关联规则的更新问题。与正关联规则增量更新不同,负关联规则不仅存在于频繁项集中,更多存在于非频繁项集中。针对该问题提出一种负关联规则增量更新算法NIUA,利用改进的Apriori算法以及集合的性质挖掘出频繁、非频繁项集和负关联规则。实验结果表明,该算法是可取的。     

基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新算法

关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法。该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息。对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取。该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算。实验结果证明了其可行性和高效性。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法.该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息.对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取.该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算.实验结果证明了其可行性和高效性.     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER，对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨，既考虑了数据库中事务增加的情况，又考虑了事务删除的情况；提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF．该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中，传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)；将文章提出的算法用Java语言加以实现，并对算法性能进行了研究；实验结果表明这些算法是正确、可行的，并且具有较高的效率．     

Pincer-search: an efficient algorithm for discovering the maximumfrequent set

Discovering frequent itemsets is a key problem in important data mining applications, such as the discovery of association rules, strong rules, episodes, and minimal keys. Typical algorithms for solving this problem operate in a bottom-up, breadth-first search direction. The computation starts from frequent 1-itemsets (the minimum length frequent itemsets) and continues until all maximal (length) frequent itemsets are found. During the execution, every frequent itemset is explicitly considered. Such algorithms perform well when all maximal frequent itemsets are short. However, performance drastically deteriorates when some of the maximal frequent itemsets are long. We present a new algorithm which combines both the bottom-up and the top-down searches. The primary search direction is still bottom-up, but a restricted search is also conducted in the top-down direction. This search is used only for maintaining and updating a new data structure, the maximum frequent candidate set. It is used to prune early candidates that would be normally encountered in the bottom-up search. A very important characteristic of the algorithm is that it does not require explicit examination of every frequent itemset. We evaluate the performance of the algorithm using well-known synthetic benchmark databases, real-life census, and stock market databases     

Parallel Algorithms for Discovery of Association Rules

Discovery of association rules is an important data mining task. Several parallel and sequential algorithms have been proposed in the literature to solve this problem. Almost all of these algorithms make repeated passes over the database to determine the set of frequent itemsets (a subset of database items), thus incurring high I/O overhead. In the parallel case, most algorithms perform a sum-reduction at the end of each pass to construct the global counts, also incurring high synchronization cost. In this paper we describe new parallel association mining algorithms. The algorithms use novel itemset clustering techniques to approximate the set of potentially maximal frequent itemsets. Once this set has been identified, the algorithms make use of efficient traversal techniques to generate the frequent itemsets contained in each cluster. We propose two clustering schemes based on equivalence classes and maximal hypergraph cliques, and study two lattice traversal techniques based on bottom-up and hybrid search. We use a vertical database layout to cluster related transactions together. The database is also selectively replicated so that the portion of the database needed for the computation of associations is local to each processor. After the initial set-up phase, the algorithms do not need any further communication or synchronization. The algorithms minimize I/O overheads by scanning the local database portion only twice. Once in the set-up phase, and once when processing the itemset clusters. Unlike previous parallel approaches, the algorithms use simple intersection operations to compute frequent itemsets and do not have to maintain or search complex hash structures. Our experimental testbed is a 32-processor DEC Alpha cluster inter-connected by the Memory Channel network. We present results on the performance of our algorithms on various databases, and compare it against a well known parallel algorithm. The best new algorithm outperforms it by an order of magnitude.     

最小支持度变化时分布式数据库中频繁项目集更新

讨论分布式数据库系统中最小支持度变化时频繁项目集如何高效更新问题，提出了一种基于最小支持度变化的局部频繁项目集的更新算法ULFS和全局频繁项目集的更新算法UGFS．该算法能够充分利用已挖掘的结果．并且产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中．候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)．将文章提出的算法用Java加以实现．并时算法性能进行了研究．实验结果表明这些算法是可行、有效的．并且具有较快的速度．     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于无向项集图的动态频繁项集挖掘算法.当事务数据库和最小支持度发生变化时,该算法只需重新遍历一次无向项集图即可得到新的频繁项集.该算法不仅简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间等优点.     

一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则．当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间．为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FP—tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA．     

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法

针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法（frequent items ultrametric trees,FIUT）的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。     

频繁项集挖掘算法综述

该文基于频繁项集挖掘算法的研究现状,采用自底向上遍历搜索、自顶向下遍历搜索和混合遍历搜索的分类方法,对现有的频繁项集挖掘算法进行归纳分类,分析和比较了各类别中具有代表性的挖掘算法,总结每种算法各方面的特性.同时,对一些特殊的频繁项集挖掘算法也作了简单介绍.旨在使读者全面掌握频繁项集挖掘算法目前的研究水平,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新的分类算法,也便于使用者在应用时对算法的选择和使用.