基于Eclat算法的多种约束关联规则挖掘算法研究

在Eclat算法的基础上,将多种约束条件（反单调约束、单调约束、简洁性约束、可转变的约束）整合到关联规则的挖掘过程中,并给出了Eclat A、EclatM、EclatS、EclatCA等相应约束条件下的挖掘算法;实验结果表明所提出的算法是一种十分有效的解决基于多种约束条件下的关联规则挖掘算法。     

基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法

传统的类关联规则挖掘方法在挖掘完整的规则数据集时往往需要消耗很长的时间。为了解决这个问题,提出一种高效的基于等价类规则树的类关联规则挖掘算法。首先,通过分析等价类规则树挖掘类关联规则算法存在的耗时问题,设计一个树结构存储数据集的频繁项集;接着,基于这棵树推导出一些修正树上节点和减少节点信息计算量的定理;最后,利用这些定理得到一个有效的适用于挖掘类关联规则的算法。实验结果表明,与其他较为先进的基于等价类规则树的关联规则挖掘算法相比,所提算法更加高效。     

分布式系统下关联规则挖掘算法的分析

随着网络技术和分布式技术的发展,数据存储呈现出分布式的趋势,这使得基于分布式系统的关联规则挖掘算法的研究显得非常重要,文章阐述了典型的分布式系统下关联规则挖掘算法CD、DD、FDM,并深入分析了它们的优缺点．以期为该方面研究提供一些借鉴。     

大型数据库中多层关联规则的挖掘算法

将基于垂直数据分布的关联规则的发现从单层概念扩展到多层概念,提出了自顶向下的、用等价类生成频繁项目集的发现算法,无需复杂的Ｈａｓｈ数据结构。该算法减少了项目的匹配计算,提高了挖掘的效率。     

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。     

基于抽样的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

本文采用抽样的方法，在基于约束的Eclat类算法（例如Eclat A和Eclat M）的基础上，提出了一种分布式约束性关联规则的挖掘算法——DMCASE算法。本算法在各数据站点上对一个较小的样本采用基于约束的Eclat类算法，挖掘局部约束频繁项集，采用归纳学习的方法归并所有局部约束频繁项集，产生全局约束频繁项集。只需1次扫描数据库，挖掘效率较高。实验证明：该算法是一种十分有效的解决基于约束条件下的分布式关联规则挖掘算法。     

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。     

基于基集与概念格的关联规则挖掘算法

传统关联规则挖掘算法的挖掘效率较低,且挖掘结果中存在大量冗余。针对该问题,提出一种基于概念格与基集的关联规则挖掘算法。利用规定种子项分布范围的基集代替原始数据库以缩小挖掘源规模,从而建立概念格快速求解出关联规则。实验结果表明,该算法在时间效率方面优于Base和Apriori算法。     

基于等价关系的关联规则挖掘算法研究

文章在现有关联规则挖掘算法的基础上,基于等价关系和等价类来生成侯选频繁项目集,它可以减少系统的开销;并利用参照数据集代替原始交易数据库进行侯选频繁项目集中支持度计数的测试,以此来减少对原始交易数据库的扫描次数。这种方法对于挖掘关联规则是有效的。     

基于日历的时序关联规则挖掘算法

以日历格作为框架来研究时序关联规则,提出了一个有效的挖掘算法。在用户指定的日历模式下,首先通过一次扫描产生所有的频繁2项集及相应的1*日历模式,在此基础上产生k*日历模式,并利用聚集性质产生候选K项集及相应的日历模式,最后扫描事务数据库产生所有的频繁项集及其日历模式。实验证明,该算法具有较好的性能。     

一种基于约束的关联规则挖掘算法

基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。     

一种改进的约束关联规则挖掘算法

在约束关联规则挖掘过程中,影响交互的制约因素是挖掘算法的执行时间。为了提高挖掘过程的交互性,文章提出一种基于两阶段的约束关联规则挖掘算法。算法利用已挖掘的关联规则,实现约束关联规则的挖掘过程。在算法实现的过程中对关联规则集存储结构进行了优化,并扩展了类SQL查询语句。实验结果表明,由于在约束条件挖掘的过程中不需要再对数据库进行挖掘处理,节省了大量的用户时间,因此算法是有效的。     

分布式关联规则挖掘中的聚类分区算法

在分布式关联规则挖掘中，首先需要解决分布式环境下的聚类分区问题。该文基于CURE的工作原理，提出了D-CURE算法。实验证明，D-CURE算法可以很好地解决在分布式环境下的聚类分区问题。     

一种改进的关联规则挖掘算法

目前,已经提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最著名的是Apriori算法及其变型。这些传统的算法大多存在项集生成瓶颈和难以确定合适的支持度阈值的问题,并且没有考虑数据库的被分析项的各自不同的重要性。为了解决这些问题,该文提出了一种新的关联挖掘算法。     

分布式关联规则挖掘中的聚类分区算法

在分布式关联规则挖掘中首先需要解决分布武环境下的聚类分区问题,该文基于CURE的工作原理,提出了D-CURE算法。实验证明,D-CURE算法可以很好地解决分布式环境下聚类分区问题。     

一种关联规则增量更新算法

针对事务数据库的内容不断增加后相应关联规则的更新问题，提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法SFUA，并和已有的FUP算法进行了分析比较。