基于数据挖掘的课程相关性研究与分析

关联规则是数据库中某些特定事件同时发生的概率的简单陈述。关联规则挖掘就是利用特定方法发掘数据库中潜藏的关联规则的过程。文中主要运用数据挖掘中的关联规则和AprioriTid算法,以考务数据库为挖掘对象,并在挖掘过程中充分运用数据库技术适时地对挖掘数据进行筛选,有效地提高了挖掘效率。最后,对课程间的相关性进行了分析和研究,得到了有效性的结论。     

一种改进的约束关联规则挖掘算法

在约束关联规则挖掘过程中，影响交互的制约因素是挖掘算法的执行时间。为了提高挖掘过程的交互性，文章提出一种基于两阶段的约束关联规则挖掘算法。算法利用已挖掘的关联规则，实现约束关联规则的挖掘过程。在算法实现的过程中对关联规则集存储结构进行了优化，并扩展了类SQL查询语句。实验结果表明，由于在约束条件挖掘的过程中不需要再对数据库进行挖掘处理，节省了大量的用户时间，因此算法是有效的。     

基于多最小支持度的空间关联规则发现

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。     

基于多最小支持度的空间关联规则发现

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。     

一种新的关联规则增量式挖掘算法

针对数据库不断更新变化及现实生活中大多只对近期数据感兴趣的特点，该文提出了一种基于滑动窗口过滤器的关联规则增量式挖掘算法（SWFAI算法）。该算法通过分组及时舍弃挖掘过程中生成的非频繁项目集，有效降低主存压力，减少对数据库的扫描次数，能够对时变数据库进行高效地关联规则挖掘。通过实验证明了该算法能够有效地进行关联规则的挖掘，并在效率上有较大提高。     

连续数据的分割及关联规则发展

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题，目前的算法主要是研究基于支持－信任框架理论的关联规则挖掘，但是基于支持－信任框架理论的关联规则只适用于交易类型的数据库，然而现实的数据库中有许多连续数据，经典的关联规则就不适用了。该文介绍一种对连续数据集进行预处理过程，即对数据库中的数据项进行距离划分，并给出基于聚类方法的算法设计思想。     

多数据库中的负关联规则挖掘技术及发展趋势

负关联规则反映了数据项之间的互斥关系,能提供很多有用的信息,在决策支持中起重要作用,但现行的挖掘算法主要是针对单一数据库的挖掘,多数据库中负关联规则的挖掘还未引起重视。该文介绍负关联规则的研究现状、主要挖掘方法以及冗余正负关联规则的修剪方法,对多数据库中关联规则挖掘研究现状和主要技术进行论述,并展望多数据库中负关联规则挖掘的发展趋势。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程.普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新,然后再利用更新的关联规则进行数据挖掘,这就是增量式挖掘关联规则的方法.     

基于最近挖掘结果的关联规则更新算法

Apriori算法是著名的关联规则挖掘算法，它必须对数据库进行多次遍历，针对关联规则的维护问题，提出利用最近一次关联规则的挖掘结果进行更新的算法，仅需对数据库进行两次遍历，提高了关联规则的更新效率。     

采用频繁项目链表变换的频繁项目集挖掘算法

频繁项目集的产生是关联规则挖掘的关键问题,经典的关联规则挖掘算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的.最新的研究已经开始探索合适的数据结构以支持进行极少次数的事务数据库的扫描,进而减少关联规则挖掘过程中巨大的I/O开销以获得更高的效率.文中利用频繁项目链表的数据结构,给出了一种仅需扫描两次事务数据库的关联规则挖掘算法 ,称为FILLT算法.该算法采取分而治之策略,对频繁项目链表实施分割、变换来进行关联规则挖掘.文中最后对这一算法的效率进行了理论分析和实验验证.