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本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,并对Web数据挖掘技术的研究进行概述。利用Apriori算法发现频繁集,找到页面间的关联规则。针对网页超链接结构的特点:一条超链接只能建立在两个网页上,发现频繁集只要找出所有2-项集即可,从而提出网页超链接挖掘的NApriori算法。NApriori算法显著提高了Apriori算法的效率。 相似文献
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LIU Zhi- yi 《数字社区&智能家居》2008,(18)
对关联规则算法进行了研究和分析,基于候选集的Apriori-like算法需要反复扫描数据库,并产生大量的候选集,在挖掘低支持度、长模式的规则时效率低下。针对算法的缺陷,该文提出了一种PS算法,优化了关联规则的挖掘。实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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本文首先分析了Web用法挖掘的数据源-Web日志文件的内容和格式,建立了一种适用于Web用法挖掘的关联挖掘数学模型DPR,并利用深度优先搜索算法进行了仿真实验。 相似文献
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一种新的关联规则挖掘的模型 总被引:1,自引:0,他引:1
1.引言 support-confidence模型是正关联规则挖掘普遍应用的模型,而如何度量关联规则的不确定性则是正关联规则挖掘中的重要问题之一。在该模型中,用supp(X∪Y)和conf(X→Y)来度量关联规则X→Y的不确定性。然而,用这一度量标准可能会得到诸如X→Y,但X与Y不相关(或独立)的规则。可见,用conf(X→Y)来度量关联规则是不够的. 实际应用中,我们不仅要挖掘正关联规则,而且还要挖掘负关联规则。正关联规则即形如X→Y的式子,负关联规则即形如X→Y的式子,其中X,YI,X∩Y=,I为数据库D中的所有项的集合,首先看一个例子,若p(c)=0.6,p(t)=0.4,p(t∪c)=0.05,p(t∪c)=0.35,minconf=0.52,有p(t∪c)/p(t)=0.05/0.4=0.125minconf。因此,t→c为一有效规则。 相似文献
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在传统的Apriori的算法中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.并且没有考虑各数据之间的重要性。为了解决这些问题,该文提出了一种改进的关联挖掘算法法。 相似文献
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时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。 相似文献
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数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了 较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金属投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望。 相似文献
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基于数据挖掘技术的智能化入侵检测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一个基于数据挖掘技术智能化入侵检测模型,它由若干个对等式执行入侵检测功能的单元IDU(intrusion detection unit)组成,每个IDU参照通用入侵检测轮廓CIDF(common intrusion detection framcwork)构建,该模型采用关联规则,序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的模式进行分类,实验表明,该模型具有较好的效益。 相似文献
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基于云计算的Web数据挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
因特网是一个巨大的、分布广泛的信息服务中心,其上产生的海量数据通常是地理上分布、异构、动态的,复杂性也越来越高,若用已有的集中式数据挖掘方法则不能满足应用的要求。为了解决这些问题,提出了一种基于云计算的Web数据挖掘方法:将海量数据和挖掘任务分解到多台服务器上并行处理。采用Hadoop开源平台,建立一个基于Apriori算法的并行关联规则挖掘算法来验证了该系统的高效性。还提出计算向存储迁移的设计思想,将计算在数据存储节点就地执行,从而避免了大量数据在网络上的传递,不会占用大量带宽。 相似文献
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一个改进的关联规则的频繁项目集数据挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在关联规则中的Apriori算法,具有天生的缺陷,运行效果很不理想。为了克服Apriori算法的缺点,本文提出了一个改进的算法:在产生频繁项目集组合时,只需扫描数据库一次,这样就可以有效率地降低I/O的存取时间,更快速地找出符合使用者需求的关联规则。仿真实验表明,该算法是有效的。 相似文献