在概念格上基于最大频繁项集关联规则提取算法

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具.本文首先提出基于最大频繁项集幂集格上的规则提取算法.然后对此种算法进行改进,在已建好的概念格上直接从最大频繁项集进行规则提取,因而提高了挖掘关联规则的效率,适用于大型数据库中关联规则的挖掘.     

基于概念格的关联规则挖掘方法

对概念格在关联规则挖掘中的应用进行了研究.通过将概念格的外延和内涵分别与事务数据库中的事务和特征相对应,可以从概念格上产生频繁项集,进而挖掘关联规则.提出了一种基于概念格的关联规则挖掘方法,在背景中对象约简的基础上,构造出对象约简后的概念格,从新的概念格中先产生基本规则集,再根据用户给出的支持度阈值从基本规则集中挖掘出对用户有意义的规则,并给出了算法描述.该方法求出的关联规则和利用Apriori算法求出的结果是一致的.     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。     

关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。     

基于概念格的关联规则算法

对经典Apriori算法的优、缺点进行了剖析,在实际应用项目中,提出了一种基于概念格的关联规则算法ACL(AprioriAlgorithmBasedOnConceptLattices)。在该算法中,引入了概念格和等价关系等概念,利用粗糙集相关方面的理论,计算得到频繁2-项集L2。实验表明,ACL算法是一种有效的快速的关联规则挖掘算法。     

一种基于概念格的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一项核心任务,而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化分析工具,它体现了概念内涵和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系。一个概念内涵与一个关联规则中的闭合项集可以一一对应。提出了一种新有基于概念格的关联规则挖掘算法Arca（Association Rule based Concept lAttice）。Arca算法通过概念矩阵构造部分概念格,使概念格中的每个概念对应一个闭合频繁项集。然后生成一些关联规则,在这些关联规则上通过定义了四个算子来生成了所有关联规则。     

概念格上规则产生集的算法研究与应用

用传统的规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出。使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取。目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则。提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模,提高了挖掘效率,进一步给出了组规则产生集的存储数据结构和根据应用需要用其导出单一后项规则的算法。     

基于概念格的无冗余关联规则提取算法

针对传统挖掘算法生成的关联规则存在大量冗余、难于理解和应用的问题,提出一种新的频繁闭项集概念格FCIL(Frequent Closed Itemsets Lattices),用于生成无冗余关联规则。首先,对概念格理论进行研究,概念格节点间的泛化和例化关系非常适合规则提取;然后,结合频繁闭项集能有效减少规则数目的特点,构建一种新的FCIL;最后,给出FCIL构造算法和相应的规则提取算法。实验表明,该方法能够高效地产生无冗余规则集。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

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。     

基于扩展概念格的分类规则获取算法

概念格是进行数据挖掘和规则提取的有力工具,通过分析概念格中概念的特征,提出了扩展概念格以及基于扩展概念格的分类规则获取算法。实验表明该算法能够生成简洁并且易于理解的规则集。     

基于属性链表的关联规则格的渐进式构造算法

作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究。而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具,非常适于发现数据中潜在的概念。分析了概念格与关联规则提取之间的关系,根据需要对格结构进行了相应的修改,提出了关联规则格的概念,并提出属性链表这种数据结构,基于这种链表提出了关联规则格的渐进式构造算法。通过对算法进行分析,得出了比Godin算法更好的时间效率。     

关联规则格的渐进式维护算法

关联规则发现作为数据挖掘中核心任务之一,已经得到了广泛的研究。由二元关系导出的概念格是一种非常有用的形式化工具,适于发现数据中潜在的概念。在分析了概念格和关联规则之间的关系的基础上,根据需要对概念格结构——关联规则格进行了修改,同时,采用了带头尾指针的链表作为整体的数据结构,从而提出了基于关联规则格的关联规则渐进式维护算法。该算法可以根据预先给定的置信度∮,在渐进式增加和删除节点时,动态更新关联规则。     

预期关联规则集及其基数的定量分析

给定数据库,在不考虑支持度和可信度情况下,事先能否预知最终会挖掘出多少条关联规则,这是个值得研究的问题。为此文中提出预期关联规则的概念,使上述问题转化成为如何计算预期关联规则集基数的问题。分别给出布尔型和数量型两种情况下的计算公式。对于数量型数据集,讨论当转换为布尔型数据后各个项集元素呈现的互斥性质。利用此性质导出一个膨胀矩阵和膨胀算法。该方法相对简洁地解决数量型数据集预期关联规则集基数的计算问题。计算和测试结果都表明,预期关联规则总量随着互斥元素的增加呈现下降趋势。这些结果对于深刻理解关联规则挖掘的实质,进而研发更加高效的挖掘算法十分有益。     

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。     

基于区间概念格的规则优化方法与应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[[α,β]]决定了区间概念和格结构,并对区间关联规则产生影响。针对区间参数对关联规则的控制和优化问题,首先提出了基于参数变化的区间概念格结构更新算法,随着区间参数等步长变化,对初始格结构进行更新;然后在此基础上进一步挖掘各区间参数下的关联规则,发现区间参数和关联规则之间的复杂联系,给出了规则库优化算法,该算法通过调整参数达到控制和优化规则的目的;最后对决策形式背景进行规则提取并验证了区间参数对关联规则的具体影响。     

基于概念格和条件信息熵的分类规则获取方法

分类规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容之一,概念格是提取分类规则的一种有效工具。首先,给出了一种面向分类的概念格批处理构造算法CLBCR,并从概念格内涵中提取分类规则;其次,采用条件信息熵作为分类规则的度量因子,对分类规则进行排序,从而进一步提高了分类规则的分类效率;最后,实验验证了该方法,在不影响分类正确率的同时,有效地提高了分类效率。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

基于概念格的关联规则在排产管理的应用

针对汽车冲压厂生产数据量急剧增加的问题,研究了如何在冲压厂生产信息数据中运用基于概念格的关联规则挖掘技术,采用横向拆分与纵向合并的策略构造概念格,将普通概念格转化为量化概念格来生成关联规则。实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率,且能有效地寻找数据间隐藏的信息。从而为企业排产管理提供理论依据,达到优化排产的目的,在实际应用中取得了良好的分析效果。