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1.
关系表中联系规则挖掘的设计和实现 总被引:4,自引:1,他引:3
介绍了在关系数据库中进行联系规则采掘的基本概念。同时基于关系数据库的特点,利用SQL语言来实现联系规则的挖掘。提出了一个算法和具体实现的方法,并进行了一些必要的讨论。 相似文献
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数据挖掘是目前数据库研究的一个重要方向。关于挖掘关联规则,其主要目标是从给定的事务库挖掘出类似XY形式的规则,X和Y都是事务库中事务所含有的项(item),并且规则需达到一定的支持度(support)和可信度(confidence)。支持度是指同时包含x和Y的事务占全部事务的百分比,可信度指包含X和Y的事务占包含X的事务的百分比。 相似文献
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关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,而数量关联规则的发现不同于传统的布尔型关联规则。介绍了数量型关联规则挖掘的方法、步骤以及存在的问题,分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法,提出了IQAM算法,并对数量型关联规则的挖掘进行了展望。 相似文献
4.
多表间关联规则的并行挖掘算法 总被引:5,自引:0,他引:5
左万利 《小型微型计算机系统》1999,20(8):574-577
通过关键字符相关属性之间的联系,在不进行连接操作的情况下,探讨了多表间关联规则的数据挖掘问题。给出了相关的数据结构和具体有较好并行度的算法,并对算法作了定性分析。 相似文献
5.
挖掘支持度和兴趣度最优的数量关联规则 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化方法和规则的有趣性问题,给出了数量关联规则的客观兴趣度的度量函数,提出用模板匹配方法挖掘用户感兴趣的规则,以解决数量关联规则有趣性的主观评测,研究了一种挖掘支持度和兴趣度最优的形如(A∈[v1,v2]∧)C1)推出C2(其中A为连续属性,C1、C2为类别属性)的数量关联规则方法,并将该方法应用于股市行情分析,实验结果表明是非常有效的. 相似文献
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运用模糊集挖掘数量属性数据的关联规则 总被引:3,自引:0,他引:3
绝大多数关联规则的挖掘方法基于布尔属性数据,但在现实应用中会经常需要对数量属性的数据进行关联挖掘。该文就提出一种算法,在经典Apriori后选集算法的基础上引入了模糊逻辑集合的概念,将数据集中的数量属性按照模糊集合定义进行划分从而将原始事务数据转化成基于模糊集的数据,然后再运用Apriori算法发现潜在的关联规则。 相似文献
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数量关联规则发现中的聚类方法研究 总被引:19,自引:0,他引:19
应用聚类方法研究了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化问题,由于现存的方法倾向于将支持度较高的区域划分为多个区间,对高偏数据效果不理想,针对这一问题,提出聚类算法PKCCA,与传统快速聚类不同,PKCCA在迭代过程中动态调整中心个数,避免造成小支持度问题,并继承了传统快速聚类适合大样本的优点。 相似文献
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挖掘关联规则中Apriori算法的研究 总被引:55,自引:0,他引:55
文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题 .分析和探讨了 Apriori算法 ,并给出了该算法的实现思想 ,同时通过例子说明算法的执行过程 相似文献
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基于粗糙集的规则的挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本理论进行了讨论,在此基础上运用粗糙集理论对从数据库中规则的挖掘方法进行了研究。并通过一个实例详细地说明了具体挖掘过程,该实例说明了基于粗糙集进行规则的挖掘是较简单的。 相似文献
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用模糊方法挖掘量化关联规则 总被引:9,自引:0,他引:9
量化关联规则挖掘的一个关键问题是对连续数量值属性的划分,论文采用模糊划分来解决这个问题,实现了数据的平滑过渡,并在此基础上给出了模糊量化关联规则的形式化定义和挖掘算法。 相似文献
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Hasan M. Jamil 《Journal of Intelligent Information Systems》2002,19(2):191-206
Although knowledge discovery from large relational databases has gained popularity and its significance is well recognized, the prohibitive nature of the cost associated with extracting such knowledge, as well as the lack of suitable declarative query language support act as limiting factors. Surprisingly, little or no relational technology has yet been significantly exploited in data mining even though data often reside in relational tables. Consequently, no relational optimization has yet been possible for data mining. We exploit the transitive nature of large item sets and the so called anti-monotonicity property of support thresholds of large item sets to develop a natural least fixpoint operator for set oriented data mining from relational databases. The operator proposed has several advantages including optimization opportunities, and traditional candidate set free large item set generation. We present an SQL3 expression for association rule mining and discuss its mapping to the least fixpoint operator developed in this paper. 相似文献
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文章针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性的问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出了一种基于关系数据库的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT)。实验结果表明,FARMBT算法是有效的。同时,关系数据库的广泛应用使FARMBT算法具有广泛的实用前景。 相似文献
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多值属性关联规则的理论基础 总被引:4,自引:0,他引:4
关联规则的研究主要集中在发现高效的算法,而该文基于形式概念分析讨论了多值属性关联规则发现的框架,指出最大频繁项目集由最大频繁闭合项目集唯一确定。 相似文献
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提出了一种新的基于模糊概念的量化关联规则挖掘方法,该方法利用在量化属性域上定义的一组模糊概念表示属性间的关联关系,克服了传统的离散分区法的不足,使得规则的表示自然,简明,有利于专家理解,同时,给出了挖掘算法。 相似文献