基于频繁项目集链式存储方法的关联规则算法

为了提高经典关联规则Apriori算法的挖掘效率,针对Apriori算法的瓶颈问题,提出了一种链式结构存储频繁项目集并生成最大频繁项目集的关联规则算法.该算法采用比特向量方式存储事务,生成频繁项目集的同时,把包含此频繁项目的事务作为链表连接到频繁项目之后,生成最大频繁项目集.该算法能够减小扫描事物数据库的次数和生成候选项目集的数量,从而减少了生成最大频繁项目集的时间,实验结果表明,该算法提高了运算效率.     

关联规则挖掘算法研究

Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想,并分析了该算法的性能瓶颈。在此基础上,针对Apriori算法提出了一种改进方法,该方法采用转置矩阵的策略,只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。与其他经典的算法相比,本文提出的算法在项目集长度较大时,性能明显提高。     

基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法

捕要：Apriori算法在关联规则挖掘过程中需要多次扫描事务数据库,产生大量候选项目集,导致计算量过大。为解决该问题,提出一种基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法,通过分析频繁k＋1项集的生成机制,将支持矩阵与频繁2项集矩阵相结合实现快速剪枝,并大幅减少频繁k项集验证的计算量。实验结果表明,与Apriori算法和ABTM算法相比,改进算法明显提高了频繁项集的挖掘效率。     

频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.     

基于分解事务矩阵的关联规则挖掘算法

Apriori算法是数据挖掘领域挖掘关联规则频繁项目集的经典算法,但该算法存在产生大量的候选项目集及需要多次扫描数据库的缺陷。为此提出一种新的挖掘关联规则频繁项目集算法（ CApriori算法）：利用分解事务矩阵来压缩存放数据库的相关信息,进而对分解事务矩阵进行关联规则挖掘;优化了由频繁k -1项目集生成频繁k项目集的连接过程;提出了一种不需要扫描数据库,利用行集“与运算”快速计算支持数的方法,改进算法挖掘所有的频繁项目集只需扫描数据库两次。实验结果表明,改进算法在最小支持度较小时效率高于Apriori算法。     

一种基于关联规则Apriori算法的改进研究

介绍Apriori算法的原理和基础,并对制约Apriori算法效率的瓶颈问题提出一种改进策略,针对该算法的两个缺陷,多次扫描事务数据库并产生大量的候选集,提出一种0-1矩阵的改进算法改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算。此改进算法大大减少了访问数据库的次数,提高系统的运行效率,同时还减少大量的候选集的产生,节约存储空间。     

Apriori算法的三种优化方法

通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。     

一种新的改进的Apriori算法

本文通过时关联规则挖掘算法Apriori算法的分析和研究,指出了其在具体应用中存在的主要问题.提出与以往不同的改进策略:在约简数据库事务的同时,生成频繁项目集和保存具有非频繁子集候选项目集的项集,在提高频繁项目集即关联规则生成效率的同时,进一步减少了对候选项目集的重复验证.最后将改进的Apriori算法应用到一个Web交叉销售系统,并和经典的Apriori算法进行了比较,取得了较好的效果.     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题,在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法HIUA。HIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项目集考虑,从而得到完整的新频繁项目集,提高了算法的效率。     

快速挖掘全局频繁项目集

分布式环境中，全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一．传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架，须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高．为此，提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法——FMAGF.FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集，可有效地减小网络通信量，提高全局频繁项目集挖掘效率．理论分析和实验结果表明提出的算法是有效可行的．     

基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集

最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了FP子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法FPMFI具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法FPMFI的性能优于同类算法1倍以上.     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

基于Fp树的加权频繁模式挖掘算法

提出一种不产生候选项目集的加权频繁模式挖掘算法。对每个项目集权重进行归一化操作,避免加权支持率大于1,证明该算法满足加权向下封闭性。在此基础上,构建基于加权Fp树的剪枝策略。实例分析和实验结果表明,该算法能减少加权频繁项目集生成过程中的计算量,提高加权频繁项目集的生成效率。     

基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法

针对频繁项集挖掘时间与空间效率低的问题,提出一种基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法,通过对事务集进行预处理,创建索引表并分配索引编号,保证前缀树中事务顺序的一致性,根据索引编号等信息创建紧凑的前缀树,采用自底向上的挖掘与投影的方式挖掘出频繁项集。实验结果表明,该算法挖掘效率高、占用空间少。     

用变异FP-树改进CLOSET算法

频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整、最小表示,对频繁闭项集的挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热点,研究人员从不同角度对算法改进以提高算法的效率。基于频繁项集中共生项集的性质,提出无须进行子集检查的频繁闭项集挖掘方法,并设计一种变异的FP-树结构,利用FP-树结构来存储结点共生项集信息,以改进CLOSET算法,算法无须遍历结果集进行闭合性检查。实验表明,在支持度阈值减小,结果集变大时,改进算法的时间增长率比原有算法小。     

一种基于矩阵的频繁项集更新算法*

针对相关算法在处理频繁项集更新时所存在的问题,提出了一种基于矩阵的频繁项集更新算法。该算法首先以时间为基准将更新后的数据库分为原数据库和新增数据库,分别将它们转换为0-1矩阵,通过矩阵裁剪、位运算产生新增频繁项集,并利用已有频繁项集更新原有频繁项集。实验仿真结果不但证明了该算法的可行性和高效性,而且还证明了它适合大型、稠密性数据库的频繁项集更新。     

基于有限个条件FP_树中挖掘频繁模式

在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而关联规则发现中最昂贵的步骤便是寻找频繁模式。FP_growth(frequent-patern growth)方法在产生长短频繁项集时不产生候选项集,从而大大提高了挖掘的效率,但是FP_growth在挖掘频繁模式时候产生大量的条件FP树从而占用大量空间,对FP_growth进行研究提出一种改进算法不仅利用FP_growth 算法所有优点,而且避免FP_growth的缺陷。主要通过建立有限棵条件FP树（数目为事务数据库的属性个数）来挖据长短频繁模式,大大节省FP_growth算法所需要空间,实验证明本文算法是有效的。     

关联规则中最大频繁项目集的研究

研究了大型事务数据库中关联规则的频繁集问题;提出一种高效挖掘最大频繁集的新算法MMFI。该算法采用按事务数的层次和候选频繁集的维数处理的策略,经数学证明和实验分析,能大大减少判断运算量。     

利用分布式数据库实现高效查找频繁项集

数据挖掘的目的是为了发现有效的关联规则从而找到不易发现的规律从而对企业的决策提供帮助,而查找频繁项集是发现有效关联规则的基础,其基础算法是Apriori算法。分布式数据库是目前较为流行的一种的数据库开发模式,它通过将一套完整的数据库系统分别部署在几台电脑上可以实现几台电脑并行处理数据从而提高数据库的效率。本文通过分析一个查找频繁项集的例子提出了一种将改进的频繁项集查找算法与分布式数据库相结合的方法从而实现频繁项集的高效查找。     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.