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。     

关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤，并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上，分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系，并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法，蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

一种用于挖掘正、负关联规则的改进Apriori算法

本文提出一种传统的关联规则挖掘主要着眼于正关联规则，即形如A→B的规则的挖掘，而对负关联规则的研究非常有限，然而实践表明在关联规则的各个应用领域中，负关联规则同正关联规则有着同样的重要性。Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法，但是它只局限于挖掘正关联规则，本文对该算法进行改进提出了Ex-Apriori算法，新算法不仅能挖出负关联规则，而且由于兴趣度的引进，能够剔除大量无趣的关联规则。实验表明该种算法有效且可行。     

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.     

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。     

基于审计的时态关联规则研究

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法,它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的。     

一种有效的关联规则的挖掘方法

提出简单关联规则的定义，并证明传统算法挖出的规则集中的任何规则均可以由简单关联规则生成，而简单关联规则的数量远远小于传统算法挖掘出的规则数量，从理论上证明了简单关联规则算法的优越性。     

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。     

关系数据库数据挖掘技术具体实现的探讨

提供了一种关联规则挖掘经典算法-Apriori算法的优化算法,并结合实例探讨了如何把关系数据库的关联规则转化为单维、布尔关联规则,优化了算法的实施,探讨了关联规则的输出等问题。     

基于参考度的关联规则挖掘

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参考度,并给出了参考度的定义和基于参考度的关联规则挖掘算法。利用参考度将关联规则分为正关联规则、负关联规则和无效关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。最后给出了新算法的实验分析。     

关联规则挖掘方法研究

关联规则是数据挖掘研究的一个重要分支。阐述了关联规则的基本概念、关联规则挖掘的基本模型;详细分析了关联规则挖掘的经典算法-Apriori算法,Apriori算法核心思想、性能分析及其改进技术。     

基于多维关联规则兴趣度的问卷调查规则提取

基于能同时处理多个属性间关联关系的多维关联规则算法,对大学生社交网络行为习惯的调查问卷进行研究分析,发现依靠支持度和置信度的关联规则算法有时会产生误导性的结果。针对关联规则存在的这一问题,给出了带有负向的关联规则兴趣度的解决办法,并发现兴趣度规则中减少关联规则计算量的性质,可极大提高了多维关联规则兴趣度算法在规则提取中的效率。实验结果表明,负向的关联规则置信度强于正向的关联规则置信度,引入兴趣度的多维关联规则算法的准确度更高。     

浅析关联规则及其Apriori算法

为有助于人们深入研究关联规则挖掘技术,该文给出了关联规则及其相关术语的定义,阐述了关联规则Apriori算法,总结了经典算法的优化方案以及关联规则在经典算法基础上的扩展应用。     

一种新的关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要任务之一。为了进一步提高关联规则挖掘算法的认知特性和运算效果,提出了一种新的关联规则挖掘思想并由此构造了一种基于规则模糊认知图的关联规则挖掘算法。该算法使用规则模糊认知图进行知识表示,对每个挖掘到的关联规则进行可达模糊推理,从而减少了与数据库交互的次数。实验证明该方法与Apriori的关联规则算法相比,提高了关联规则挖掘的效率,增强了智能化程度。     

数据关联理论及算法的研究

数据关联是数据挖掘技术的一个重要部分,是数据库中已发现的一类重要内容,关联规则也越来越引起研究的重视。随着数据维数和类型的不断变化,对关联规则算法提出来更高度要求,传统算法以很难满足,以此找到性能更佳的相关算法正是研究的目标和意义所在,这就需要我们对关联规则的理论进行深入的研究。该文主要研究了关联规则理论的相关知识和概念,并在众多的关联规则算法中介绍了具有较大影响的关联规则算法的基本思想。针对经典的关联规则挖掘算法——Apriori算法,结合已有研究理论介绍了基于Apriori的改进算法,极大程度上发展和提高了关联规则的挖掘研究。     

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。     

加权关联规则的改进算法

论文讨论了加权关联规则问题,针对布尔类型的加权关联规则问题提出一种改进算法。该算法首先利用普通的关联规则算法产生频繁集,然后在该频繁集的基础上产生加权频繁集。同时,给出了最优的最小支持度设定方法,保证了普通关联规则算法所产生的频繁集为加权频繁集的超集。该算法有较高的效率,并且能够有效利用已有的关联规则算法。     

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。     

基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析关联规则数据挖掘结构的基础上,给出该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义.     

基于FP-Growth算法改进的多层次关联规则挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出了一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上,给出了该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。