关联规则的冗余删除与聚类

关联规则挖掘常常会产生大量的规则，这使得用户分析和利用这些规则变得十分困难，尤其是数据库中属性高度相关时，问题更为突出．为了帮助用户做探索式分析，可以采用各种技术来有效地减少规则数量，如约束性关联规则挖掘、对规则进行聚类或泛化等技术．本文提出一种关联规则冗余删除算法ADRR和一种关联规则聚类算法ACAR．根据集合具有的性质，证明在挖掘到的关联规则中存在大量可以删除的冗余规则，从而提出了算法ADRR；算法ACAR采用一种新的用项目间的相关性来定义规则间距离的方法，结合DBSCAN算法的思想对关联规则进行聚类．最后将本文提出的算法加以实现，实验结果表明该算法暑有数可行的．且具较高的效率。     

基于前缀广义链表的快速关联规则挖掘算法

挖掘关联规别是数据挖掘研究的一个重要方面，而如何快速有效地挖掘出关联规则是当前研究的热点．本文提出了一种前缀广义链表，并应用此结构进行关联规则的挖掘，得到了一种快速的关联规则发现算法、该算法不仅方便、效率高，而且避免了产生组合爆炸问题．     

一种基于FP树的挖掘关联规则的增量更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向．人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法，但对关联规则维护问题的研究却比较少．该文在FP树的基础上，引入支持度函数的慨念，对FP树进行改造，提出了一种关于挖掘关联规则的增量更新算法IFP—growth．该算法既考虑了数据集中数据的增加．同时又考虑了数据集中数据的减少等情况下关联规则的维护问题，并且还可以把增量更新的5种情形简化为3种情形．使用本算法来挖掘关联规则可以避免生成大量的候选项目集，而且非常高效．     

一种高效的维内关联规则挖掘算法研究

通过对数据立方体的结构特征进行深入分析，结合传统的关联规则挖掘算法．提出了一种在数据立方体中进行维内关联规则挖掘的新颖算法，该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构，降低对立方体的扫描次数，并充分利用联机分析处理技术．从而大大降低了执行时间，提高了执行效率．     

一种新的多维关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要课题．文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法．新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力，并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷．实验结果表明，新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能．     

一种新的广义关联规则挖掘算法

通过对广义关联规则挖掘中的数据源的分析研究．采用分层抽样的数学方法筛选数据源．提出了一种效率更高的挖掘广义关联规则的新算法即分层抽样算法(Stratify Sample)SS，并进行了理论证明和分析．     

关联规则在高校学生培养中的应用

介绍关联规则的基本概念及Apriori算法．实现一种基于Apriori算法挖掘多维关联规则的算法，提出将关联规则技术应用于高校学生培养中的学生培养模型，并进行求解。实验结果可以为高校制订相应的人才培养方案提供辅助决策信息。     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．     

基于PVM的并行算法研究

随着数据库规模的增长，数据挖掘技术变得非常重要，而且从数据库中挖掘隐藏的规则也变得十分必要．提出了一种在数据库中发现关联规则的并行Apriori算法，并在并行虚拟机(PVM)环境下实现了该算法．该算法是通过在处理器间分割数据来实现数据的并行化的．     

一种挖掘带否定关联规则的算法

关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Aptiori算法的效率上，而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法，并在这两种基本算法的基础上进行改进。提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数，对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。     

一种有效的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

一种实用的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。该文提出了一种实用的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应的关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法

研究了大型事务数据库中关联规则的增量式更新总是，提出了一种基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法，以处理最小支持度或事务数据库发生变化后相应关联规则的更新问题，并对其性能进行了分析。     

基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新的高效算法

通过对已有的诸关联规则挖掘与更新算法进行深入的分析和研究，指出了其共同存在的问题与不足，提出了一种基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新方法。该方法既适应当数据库D中数据不变而用户指定的最小支持度和最小置信度这两个阈值变化的情况，也适合事务数据库D中数据发生变化的情况。当事务数据库D中数据不变时，仅需扫描数据库一次，便可建立项目集知识库KBD，然后可反复调整最小支持度和最小置信度进行关联规则挖掘与更新。而当事务数据库D中数据发生变化时，仅需扫描数据集d 和d-各一次；通过对项目集知识库KBD的更新来达到对频繁项目集和关联规则的更新。     

一种用于移动计算的空间拓扑关联挖掘算法

在目前的移动智能系统中,由于使用现有挖掘算法存在大量的冗余候选项和重复计算量,制约着移动系统效率的提高;故提出一种基于事务支持项分离的拓扑关联规则挖掘算法,其适合在移动计算的多空间关系模式下,提取复杂的拓扑关联规则;该算法通过事务支持项分离法和上行搜索法,计算出空间拓扑关联规则,为移动用户提供决策支持;算法无需产生候选项和计算支持数;在仿真实验中,根据用户提供的不同支持度,与同类算法比较运行时间,实验结果表明其比现有算法快速而有效。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

Eclat算法的分析及改进

关联规则算法中的数据通常采用水平数据形式,而采用垂直数据表示的挖掘性能优于水平表示。Eclat算法在项集规模庞大时,交集操作消耗大量时间和系统内存。为此,结合划分思想和突出基于概率的先验约束方法,把数据库中的事务划分成多个非重叠部分,对每一部分采用Eclat算法,减少每次“交”操作时项集的规模,从而减少比较次数。通过基于概率的先验约束,减少产生的局部频繁项集数。实验结果表明,改进算法比原算法具有更高的效率。     

关联规则增量算法

数据采集手段的丰富,使获取、保存大量数据变得容易,从庞杂的数据中提取有用的知识和信息是数据挖掘的主要任务,关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。本文针对事务数据库中增加新的数据集后相应关联规则的更新和维护问题,提出了一种关联规则增量式增量算法     

关系数据库中关联规则的挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面 ,目前的算法都是针对交易数据库的。探讨了关系数据库中关联规则的挖掘问题 ,提出在关系数据库中挖掘关联规则的方法和算法。     

关联规则增量算法

数据采集手段的丰富，使获取、保存大量数据变得容易，从庞杂的数据中提取有用的知识和信息是数据挖掘的主要任务，关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。本文针对事务数据库中增加新的数据集后相应关联规则的更新和维护问题，提出了一种关联规则增量式增量算法