几种典型关联规则算法的分析与比较

数据挖掘是目前比较热门的一个研究领域,而关联规则的挖掘又是数据挖掘的一个重要课题。首先介绍关联规则的基本概念和它的挖掘过程,然后就几种典型的关联规则算法进行概括并对它们进行分析和性能的比较,对关联规则挖掘应用的现状进行总结。     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

广义关联规则及算法研究

挖掘广义关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,数据挖掘领域的研究者在挖掘广义关联规则上作了大量的工作,使之成为一个具有普遍和实用意义的数据挖掘方法。文章就挖掘广义关联规则的算法进行了深入的研究。     

实用关联规则挖掘算法的研究和实现

关联规则挖掘是数据挖掘的主要方式之一。如何挖掘实用、有趣的关联规则已引起了众多学者的注意,由于至今没有形成一个统一的标准,本文从删除冗除规则和引入“相关度”这个概念两个方面对实用关联规则的挖掘算法进行了初步研究,最后对挖掘算法的运行状况进行了比较和分析。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究

关联规则挖掘与分类规则挖掘都是数据挖掘,领域中很重要的技术。本文首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法、算法的设计思想等几个方面对它们进行了比较,最后介绍了它们之间的联系。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

实用关联规则挖掘算法的研究和实现

关联规则挖掘是数据挖掘的主要方式之一。如何挖掘实用、有趣的关联规则已引起了众多学者的注意, 由于至今没有形成一个统一的标准,本文从删除冗余规则和引入“相关度”这个概念两个方面对实用关 联规则的挖掘算法进行了初步研究,最后对挖掘算法的运行状况进行了比较和分析。     

基于关联规则挖掘的weka数据挖掘应用

关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要方法,在许多数据挖掘领域得到应用。本文阐述了关联规则挖掘以及其关键算法,并针对具体的实例,描述了数据挖掘工具weka挖掘关联规则的过程。     

原关联规则及其应用

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题,而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的。文中介绍了简单关联规则和原关联规则的概念,而传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则,均可以由原关联规则导出,并且原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目。对简单关联规则和原关联规则进行了分析比较,给出了挖掘原关联规则算法,并举例说明算法的执行过程。     

数量关联规则挖掘及其典型算法分析

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,而数量关联规则的发现不同于传统的布尔型关联规则。介绍了数量型关联规则挖掘的方法、步骤以及存在的问题,分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法,提出了IQAM算法,并对数量型关联规则的挖掘进行了展望。     

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。     

模糊关联规则的数据挖掘

1 引言关联规则是指包含了一组对象间特定关联关系的规则。由于关联规则的挖掘有着广阔的应用背景,因此,人们对关联规则的挖掘算法作了大量的研究。从离散的布尔型变量、枚举型变量分析到连续的数值型变量分析;从平面的单事务项内部关系的分析到立体N维的多事务项之间关系的分析;从集中式的整体的静     

关联规则数据挖掘综述

阐述了关联规则及其基本算法,归纳了关联规则数据挖掘的诸多研究方向,认为算法的效率、规则兴趣度和扩展的关联规则挖掘是研究的重点.     

挖掘关联规则的并行算法研究

对挖掘关联规则的算法进行了简单的回顾，分析了已有的挖掘关联规则算法的不足，介绍了几种挖掘关联规则的关行算法。     

关联规则隐藏算法的研究

数据挖掘能从不同角度、不同抽象层上看待数据,这将潜在地影响数据的私有性和安全性。着重介绍了关联规则数据挖掘中的规则隐藏算法,提出了一个改进的关联规则隐藏算法OSA,该算法综合采用项的添加和约束方法来降低关联规则的支持度和置信度,从而达到规则隐藏的目的。     

一种关联规则挖掘方法在客户分析中的应用

数据挖掘(DataMining)是数据库系统和数据库应用的一个繁荣的学科前沿.Apriori算法作为数据挖掘中关联规则挖掘的算法之一,是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.本文主要探讨Apriori算法的实现细节及其结合在电信业中的实现过程,并通过对实际数据的分析提出提高电信业务量的建议.