在字符权图中挖掘关联规则

为了提高关联规则挖掘效率,在挖掘频繁项目集的同时,挖掘出包含频繁项目集的事务集,提出了基于字符权图的关联规则挖掘算法。首先,提出了字符权图的概念,发现和证明了它的一些性质。基于此,提出了挖掘频繁项目集及包含频繁项目集的事务集的算法。时间和空间复杂性的分析表明,该算法是合理和高效的。     

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步:第一步是发现频繁项目集;第二步是利用频繁项目集产生关联规则.文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足,同时提出一种效率更高的挖掘算法.与其它算法不同的是,该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备.     

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步：第一步是发现频繁项目集；第二步是利用频繁项目集产生关联规则。文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足，同时提出一种效率更高的挖掘算法。与其它算法不同的是，该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备。     

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。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上．介绍了该算法的c＃实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法

为解决在挖掘关联规则时存在大量冗余规则以及效率不高的问题,提出了一种基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法ACARMT.该算法结合了Separate算法以及基于数据垂直分布算法的优势,先根据约束条件产生基础频繁项目集,再利用事务ID集合存储项目集信息,从而避免重复扫描数据库,提高了挖掘效率.应用该算法挖掘实际的生殖健康数据的实验表明,在数据量大到超出基于数据垂直分布算法的使用范围时,该算法仍然有效,并且其效率优于Separate算法.     

基于聚类的快速时域关联规则发现算法

时域数据的挖掘是数据挖掘领域经常遇到的问题。而时域关联规则的发现研究是关联规则的一个重要研究课题。该文在对周期关联规则进行深入研究的基础上,形式化定义了基本的时域关联规则概念,并提出了基于Apriori的发现周期关联规则的CCAR算法。CCAR的核心思想是首先把各项目按照周期时间分布进行聚类,根据聚类结果把每个项目分成几个动态的有效时间区域。在应用Apriori算法时,用项目的各个时间区域扩展项目集Ⅰ,然后根据作者提出的带时间属性的JOIN操作由Lk-1生成Ck,并由约简操作删除Ck中不满足条件的候选频繁项目集以提高算法的效率。算法理论分析和实验都表明CCAR是有效的。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上,介绍了该算法的C#实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

基于交易数据库的关联规则生成算法FAS及其应用

生成关联规则算法FAS,能够迅速区分某频繁项集的所有关联规则的前件和后件,生成给定频繁项目集的关联规则。基于FAS算法,设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR—Miner。该系统主要包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分,不仅实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度一可信度”形式的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。     

FCIM:一种新的闭模式挖掘算法

闭模式挖掘在关联规则挖掘算法中获得了较广的应用,提出一种新的挖掘频繁闭项目集的算法,该算法可以充分利用挖掘过程中已获取的信息,直接使用FP-Tree产生闭项目集,实验结果表明该算法是有效的。     

基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法

提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF).DMARF算法设置了中心结点,利用局部频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集.DMARF算法采用顶部和底部策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果均表明了DMARF算法是快速而有效的.     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,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算法。     

一种新的动态频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法,该算法建立在前一阶段挖掘的基础上,能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能,在最后生成全局频繁项集时,不需要全程扫描数据库,根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明,该算法挖掘性能远远优于Apriori算法,能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。     

一种分布式数据库关联规则挖掘算法

现有的数据挖掘算法多是集中式环境下的数据挖掘处理,但目前的大型数据库多以分布式的形式存在,针对分布式数据挖掘算法FDM及其改进算法中存在的频繁项集丢失问题和网络通信开销过高的问题,提出了一种改进的基于关联规则的分布式数据挖掘算法LTDM,LTDM算法引入了映射标示数组机制,可以在保证频繁项集完整性的同时降低网络的通信开销。实验结果证明了算法的有效性。     

分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘

研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘算法MLFC和全局约束性频繁项目集挖掘算法MGFC.该算法根据布尔约束条件产生向导集,采用一种新的候选项集生成函数Reorder-gen,该函数通过向导集高效地产生分布式环境中满足约束条件的、数量较少且完备的候选项集,并且求解全局约束性频繁项集过程中,传送局部候选项集支持数的通信量为O(n),从而提高了算法的挖掘效率.将本文提出的算法加以实现,实验结果表明DCAR算法高效可行,其效率大约是DMA-IC算法的2-3倍.     

改进的频繁项集挖掘算法研究

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据,并结合矩阵运算求项集的支持数,有效减少了事务数据库的扫描次数;利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树,有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。     

一种基于约简概念格的关联规则快速求解算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究分支,已形成了较多的研究成果。然而,大多数基于频繁项集求解关联规则的挖掘算法需要多次扫描数据库。该文提出了一种基于概念格的关联规则快速求解算法,该算法仅需一次扫描数据库即可确定所有的频繁项集并且进而能够快速求解出关联规则。文章首先讨论了约简概念格(RECL)的构造原理,并详细描述了基于RECL的关联规则的挖掘算法,最后以实验证明了算法的正确性和优越性。     

一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容.为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法.算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开.这样大大减少了数据库的扫描次数.算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单"与"操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集.经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori 算法.