基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景.     

蚁群算法在最大频繁项集挖掘问题中的应用

最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用,将其抽象为带约束条件的子集问题,利用蚁群算法进行求解.实验结果表明,与传统的Apriori算法相比,在最小支持度较小的情况下,蚁群算法具有较快的挖掘速度,在大部分情况下能够获得所有的最大频繁项集,实验表明了蚁群算法在求解最大频繁项集挖掘问题上的有效性.     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.     

向量法关联规则挖掘在冠心病诊断中的应用

针对传统关联规则频繁项集生成效率较低的问题,提出一种改进的基于向量法的数据关联规则挖掘算法。该算法只需扫描一次事务数据库即可完成布尔矩阵的转换,通过向量运算完成频繁项集的查找,减少候选频繁项集的生成。在冠心病中医诊断中的应用结果表明,该算法可有效提取冠心病中医辨证规则。     

基于逆向搜索的关联规则更新算法

对现有关联规则更新算法中的增量式更新算法进行分析,发现在决策者优先关注最大频繁项目集的情况下,该算法不能以较少的数据库遍历次数快速获取最大频繁项集。针对该算法的不足,提出一种基于逆向搜索的方式进行关联规则更新的算法。该算法生成新增项集的所有频繁项集,通过将其中最大频繁项集跟原项集中最大频繁项集进行拼接、修剪,从中获得更新后的最大频繁项集。实例结果表明,该算法既降低了关联规则更新过程中对数据库的遍历次数,又实现了优先获取最大频繁项目集。     

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。     

基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法

关联规则挖掘算法中的Aprori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢.文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集.实验结果证明了算法的可行性、高效性.     

基于FP-Tree快速挖掘频繁项集

发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.目前已有两类频繁项集挖掘算法,然而由于其内在的复杂性,这一问题并未完全解决.提出了一种基于FP-Tree的频繁项集挖掘算法,该算法通过计算FP-Tree中非叶子节点的频繁子孙集和频繁前缀,组合生成频繁项集,无需递归构造每个频繁项的条件模式树,节约了时间和内存空间,算法性能在一定程度上得到了提高.     

基于交易数据库的关联规则生成算法FAS及其应用

生成关联规则算法FAS,能够迅速区分某频繁项集的所有关联规则的前件和后件,生成给定频繁项目集的关联规则。基于FAS算法,设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR—Miner。该系统主要包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分,不仅实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度一可信度”形式的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

一种新的动态频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法,该算法建立在前一阶段挖掘的基础上,能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能,在最后生成全局频繁项集时,不需要全程扫描数据库,根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明,该算法挖掘性能远远优于Apriori算法,能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。     

一种频繁项集的快速挖掘算法

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,产生频繁项集是其中一个关键步骤。提出了一种基于十字链表快速挖掘频繁项集的算法,该算法只需扫描一次数据库,充分利用已有信息产生频繁项集,无需存储候选项集。通过与其它一些算法比较,说明该算法有更好的性能。     

挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法

最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法。算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集。对比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于无向项集图的动态频繁项集挖掘算法.当事务数据库和最小支持度发生变化时,该算法只需重新遍历一次无向项集图即可得到新的频繁项集.该算法不仅简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间等优点.     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法

提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF).DMARF算法设置了中心结点,利用局部频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集.DMARF算法采用顶部和底部策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果均表明了DMARF算法是快速而有效的.     

多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究

某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度,针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法,并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库,克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明,新算法的性能可以和FP-growth算法相比,而且可以处理多重最小支持度的问题。