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数据挖掘中关联规则挖掘算法比较研究 总被引:27,自引:12,他引:15
分析数据挖掘中关联规则挖掘算法的研究现状,提出关联规则新的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。以核心Apfiofi算法为基点,运用文献查询和比较分析方法对典型的关联规则挖掘算法进行了综合研究:Apfiofi法即使进行了优化,一些固有的缺陷仍然无法克服,还需进一步研究;②今后的研究方向将是提高处理极大量数据和非结构化数据算法的效率、与OLAP相结合以及生成结果的可视化。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(10)
关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据"尖锐边界"问题导致关联规则挖掘性能下降的缺点。为克服经典数据挖掘算法的这一缺陷,提出一种新型中智关联规则挖掘算法。基于专家知识对语言学术语进行量化预处理,得到不同指标的量化数据资料库;基于关联规则支持度定义计算不同指标项集合的支持度;通过考虑不同项间的隶属度、不确定度和非隶属度函数生成关联规则。将该中智挖掘算法与模糊挖掘算法进行对比,结果表明,该算法能够增加生成关联规则数量,有助于提高数据挖掘的准确性。 相似文献
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王焱林 《计算机光盘软件与应用》2014,(18):126+128
随着计算机技术和信息技术的飞速发展,数据挖掘已经成为当今各行各业重点关注的对象。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的内容,通过关联规则挖掘能够从海量数据中分析出数据与数据之间存在的关系,进而为用户提供更具有参考价值的信息。现阶段关联规则挖掘已经广泛应用于保险、股市、网络数据等多个对市场信息高度依靠的行业。本文从关联规则挖掘相关概念出发,对其主要操作步骤进行了简单分析,并研究了数据分割下的挖掘问题及算法。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘问题中一个典型任务。其挖掘响应时间是数据挖掘系统中重要的问题之一。为了高效解决这一问题,给出了关联规则实视图的概念以及相应的代价模型;提出了针对数据挖掘环境的实视图选择算法,以便在存储空间约束的条件下,取得较好的查询性能。实验结果表明,该算法能有效地选取实视图,从而大大提高关联规则挖掘算法的效率。 相似文献
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一种基于矩阵的多值关联规则的挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一,其中布尔型关联规则的挖掘已经有比较成熟的系统和方法,而多值关联规则的挖掘则不然。本文提出的QARMM算法利用矩阵存储数据,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量的运算过程,同时克服了SLIG算法和矩阵算法不能挖掘多值关联规则的弱点,只需运行一次便可挖掘出所有关联规则。实验证明,在等价的数据集上挖掘关联规则,QARMM算法比Apriori算法具有更高的效率。 相似文献
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数据挖掘中常用关联规则挖掘算法 总被引:6,自引:3,他引:3
文中首先介绍了数据挖掘中关联规则的经典算法--Apiori算法.再从宽度、深度、划分、采样、增量式更新等几个角度对关联规则挖掘进行了分类讨论.然后运用文献查询和比较分析的方法对常见的关联规则挖掘算法进行了概述,主要包括FP-growth算法、DHP算法、Partition算法、FUP算法、CD算法等算法.最后对关联规则挖掘的发展远景进行了展望. 相似文献
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基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展 总被引:13,自引:0,他引:13
提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高. 相似文献
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为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。 相似文献
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针对现有查询扩展存在的缺陷,将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和扩展词权重的计算方法;提出基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法能自动从初检的前列文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,与现有查询扩展算法比较,该查询扩展算法的检索性能得到很好的改善和提高。 相似文献
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随着车载自组网应用对安全性要求的提高,用户和服务提供商对各自私有信息保密性的要求也越来越高。针对现有查询方案无法同时保护车辆身份、位置及服务提供商数据隐私的问题,利用私有信息检索技术,提出一种高效的位置服务查询方案。采用匿名认证的方法进行车辆间的相互认证与车辆及路边基站的认证。在此基础上,使用安全硬件对数据库的数据进行混淆处理,通过代理重加密完成车辆对数据库服务数据的检索,从而实现车辆和数据库双方的隐私保护。分析结果表明,该方案可实现车辆身份匿名查询,能够保护车辆位置隐私和服务提供商的数据库信息,且只需两轮通信,具有较高的通信效率。 相似文献
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语义Web环境下的关联规则挖掘是数据挖掘领域新的研究热点.本文针对SWRL数据集的特征,建立新的数据挖掘形式背景,将FCA用于关系型关联规则的挖掘,提出了基于搜索空间分割的关联规则挖掘方法.采用FCA作为频繁模式的压缩表示方式,从生成的闭查询导出的关联规则,可有效控制冗余规则的产生.将搜索空间进行划分可减小问题的规模,充分利用已有的挖掘过程的中间结果所提供的信息,减少了计算量.由于采用了分而治之的策略,本文的方法易于扩展到对海量语义Web数据的并行处理. 相似文献
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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,但都是对关联规则中满足最小支持度的频繁项集的研究,没有对频繁项集中如何高效地计算得到满足最小置信度的关联规则进行研究.针对这种情况,提出了一种高效关联规则的挖掘算法EA,解决了在挖掘关联规则过程中如何高效挖掘满足最小置信度的关联规则问题. 相似文献
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针对现有的高维空间近似k近邻查询算法在数据降维时不考虑维度间关联关系的问题, 首次提出了基于维度间关联规则进行维度分组降维的方法.该方法通过将相关联维度分成一组进行降维来减少数据信息的损失, 同时针对Hash降维后产生的数据偏移问题, 设置了符号位并基于符号位的特性对结果进行精炼; 为提高维度间关联规则挖掘的效率, 提出了一种新的基于UFP-tree的频繁项集挖掘算法.通过将数据映射成二进制编码来进行查询, 有效地提高了近似k近邻查询效率, 同时基于信息熵筛选编码函数, 提高了编码质量; 在查询结果精炼的过程, 基于信息熵对候选集数据的编码位进行权重的动态设定, 通过比较动态加权汉明距离和符号位碰撞次数返回最终近似k近邻结果.理论和实验研究表明, 所提方法能够较好地处理高维空间中近似k近邻查询问题. 相似文献
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约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。 相似文献