水平分布数据库的正负关联规则挖掘

目前,正负关联规则的挖掘受到越来越多的关注,在现实运用中也越来越广泛.随着信息技术和经济全球化的发展,许多企业都在全国甚至全世界范围内拥有自己的数据中心.企业通过分析这些数据的关联来为他们的战略抉择和政策制定服务.而直接在这些庞大的数据中寻找数据之间的关联不是一件容易的事.而且,在这些大量的数据中,不是所有的数据都是分析中所需要的.文中通过在文献[4]中所提的方法中引入对不同数据库赋予不同权重值的方式,使得在分布式数据库中挖掘正负关联规则更加高效.经过测试.这一改进是有效的.     

分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘

针对传统分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘的准确度较低、挖掘效率较低等问题,提出一种新的分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘方法.在关联规则基本概念和性质分析基础上,利用多级支持度从频繁项集中生成正关联规则,结合根据频繁项集和非频繁项集生成负关联规则,通过最小支持度合理设置相关置信度,引入不同权重值于各数据库中,实现分布式数据库中关系数据正负关联规则的挖掘.仿真结果表明,以上算法可有效识别结果规则集中的负关联规则和弱关联规则,确保数据库中关联数据挖掘更加准确;在不同最小支持度或不同事务数条件下,挖掘速度较快,提升了挖掘效率.     

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。     

基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则算法研究

大数据集中挖掘正负关联规则是关联规则挖掘的重要研究内容。负关联规则挖掘存在挖掘关联规则数量多、难度大等问题,因此针对大数据集中挖掘正负关联规则提出一种基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则挖掘算法。该算法通过Gibbs抽样从原始数据集中挖掘得到重要的关联规则,并在Gibbs抽样的转移概率计算部分利用OpenMP并行技术进行加速。在只挖掘重要正负关联规则的同时,缩短挖掘时间,有效提高正负关联规则挖掘的效率。在UCI蘑菇数据集中使用该算法,实验结果显示该算法在大数据集中具有较好的表现。     

一种改进的正负关联规则挖掘算法

针对传统正负关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并且生成大量候选频繁项集的问题,在对比目前相关研究成果的基础上,提出了一种改进的正负关联规则挖掘算法,它通过两次数据扫描完成对正负关联规则的挖掘,对最大频繁项集的挖掘算法做了改进,有效提高了算法效率,同时对置信度标准做了改进。基于某真实事务集的实验表明,算法提高了规则挖掘的质量和有效性。     

基于多目标烟花优化算法的正负量化关联规则挖掘

为同时获得正负量化关联规则,并尽量减少人为干预的影响,在多目标烟花优化算法的基础上,提出一种正负量化关联规则挖掘算法。引入全面搜索关联规则,使用外部库存放非支配解,通过基于相似度的冗余淘汰机制保持库中关联规则的多样性,经多次迭代获得关联规则集合。实验结果表明,该算法无需人为指定支持度、置信度等阈值,一次运行后即可获得正负关联规则。此外,与Apriori算法及单目标进化算法相比,该算法在不同数据集上均可得到稳定的结果,能充分覆盖数据集,在可靠性、相关性及可理解性之间获得较好的均衡。     

完全加权正负关联规则挖掘及其在教育数据中的应用

完全加权数据模型的特点是其项目权值分布在各个事务记录中,随着事务记录的不同而变化。现有的加权负关联规则挖掘算法不能适用于完全加权数据模型。该文提出一种新颖的基于概率比和兴趣度的完全加权正负关联规则的挖掘算法,探讨了算法在教育信息化数据中的应用。算法以概率比代替传统的置信度,采用支持度-概率比-兴趣度架构衡量完全加权正负关联规则,获得很好的挖掘效果。以真实的教育数据和文本数据为实验测试集,与现有正负关联规则挖掘算法比较,该文提出的算法更有效、更合理,具有较高的理论价值和应用前景。     

多数据库中负关联规则挖掘算法

现行的负关联规则挖掘主要是对于单一数据库的挖掘,但随着数据库技术的发展,多数据库挖掘越来越重要。当同时挖掘多数据库中的正负关联规则时,有可能会引起知识冲突问题,在前人对多数据库挖掘的基础上采用了一种关联规则合成模式,并利用相关性解决了知识冲突问题,最后用实验证明了该方法的正确性。     

向量内积策略的多支持度正负关联规则挖掘

在研究负关联规则相关特性的基础上,将向量内积引入到该领域,提出了一种基于向量内积的多最小支持度正负关联规则挖掘算法。考虑到事务数据库中各项集分布不均而导致的单一最小支持度难以设定的问题,采用了多最小支持度策略,设计了一种能同时挖掘出频繁与非频繁项集,以及从这些项集中挖掘出正负关联规则的算法。实验结果表明,该算法仅需扫描一次数据库,且具有动态剪枝,不保留中间候选项和节省大量内存等优点,对事务数据库中负关联规则的挖掘具有重要意义。     

基于互信息的教育数据矩阵加权正负关联模式发现

本文将互信息模型引入教育数据关联模式挖掘,提出一种基于互信息的教育数据矩阵加权正负关联模式挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明。本文算法克服了现有挖掘算法的缺陷,考虑了教育数据项集在学生信息数据库中具有的权值,采用新的正负关联模式评价标准,挖掘出更接近实际情况的正负关联模式。通过关联模式分析,发现教育数据中潜在有用的教育、教学规律和教育发展趋势,为教育管理、教育决策和教学改革提供科学的依据。以真实的教育数据作为实验数据测试集,实验结果表明,本文算法有效,在教育信息化数据处理与分析中具有重要的应用价值。     

多类关联规则生成算法

针对传统关联规则算法产生的规则关联性弱、种类少的缺点,结合Spearman秩相关系数,提出了一种多类关联算法。该算法在传统算法产生的强规则基础上,利用Spearman秩相关方法计算出规则中产品间的同步异步等相关性。将其作为兴趣度阈值,算法可同时产生同步正规则、异步正规则、同步负规则和异步负规则四类关联规则,且规则间联系紧密。实验结果表明了算法的有效性和优越性。     

扩展型关联规则和原关联规则及其若干性质

已有的关联规则模型所反映的基本上是频繁事件中所隐藏的一种积极或肯定关系，而没有反应其隐含的否定关系，在实际应用中，这种否定关系与肯定关系一样也是很重要的，在此论述的扩展型关联规则模型就能反映上述两种关系，据此可以得到更多的规则知识，此外，由于Aproiri关联规则生成方法产生的关联规则具有较大的冗余性，论述的原关联规则可以消除关联规则的这种冗余特性，挖掘原关联规则既能大大减少关联规则的数,目,又能节省规则生成时间，把扩展型关联规则和原关联规则相结合，可使得对扩展关联规则的挖掘更加有效，实验结果也支持了上述结论。     

基于频繁模式树的负关联规则挖掘算法

典型的正关联规则仅考虑事务中所列举的项目。负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集，还必需考虑事务中所不包含的项目，它包含了非常有价值的信息。然而，对于负关联规则的研究却很少，仅有的几种算法也存在一定的局限性。为此，该文提出了一种基于FP-tree的负关联规则挖掘算法，该算法不但可以发现事务数据库中所有的负关联规则，而且整个过程只需扫描事务数据库两次，算法是有效和可行的。     

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。     

一种含负项目的一般化关联规则挖掘算法

传统的关联规则是形如A→B反映正项目之间关联关系的蕴涵式,它无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.在表达式中引入负项目,将这种传统的关联规则扩展成包含正、负项目的一般化关联规则.介绍了一般化关联规则的概念及其相关性质定理,并加以证明,提出了一种基于频繁模式树的挖掘混合正、负项目的一般化关联规则的MGPNFP算法,对其性能进行了分析,并比较了MGPNFP算法比现有的挖掘含负项目关联规则的算法所具有的优势.     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于q→ti和q→-tj挖掘的查询扩展算法

为了区分与原查询正负相关的扩展词,提高查询扩展性能,将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出一种基于关联规则q→ti和q→-tj挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法从初检的前列文档中挖掘只含查询词项的词间正负关联规则q→ti和q→-tj,构造正负规则库;从规则库中提取扩展词,分别构建正负扩展词库,从正扩展词库中删除与负扩展词相同的词后得到所需的扩展词,与原查询组合实现查询扩展。算法还给出一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更合理。实验结果表明算法不仅能发现虚假扩展词,而且还能改善和提高信息检索性能。