基于Apriori算法改进的关联规则提取算法

通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析，认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化，从而得到一种改进的Apriori算法，与原算法相比运算效率大大提高。     

基于数组的Apriori算法的改进研究

关联规则是数据挖掘的重要内容之一。为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项目集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法。通过对基于数组的Apriori算法的改进,只扫描一次数据库,在生成候选频繁项目集前进行判断,减少非频繁的候选的项目集的生成,并通过减少数组数据的扫描和不断压缩数组,提高了算法的运行效率,节约了开销。     

Apriori算法改进研究

Apriori算法作为数据挖掘技术中的经典算法,它在事务数量少的数据库中具有较好性能从而得到了人们的广泛应用,但该算法具有的两个固有缺陷,影响了apriori算法在大数据库中挖掘信息的效率。文中对apriori算法的两个固有缺陷进行改进以便提高apriori算法在大数据库中的挖掘效率。     

Apriori算法的改进与应用

针对数据挖掘中关联规则中Apriori算法会产生庞大的候选项集和对数据库的扫描时计算机会承担较大的I/O开销等问题,提出了一种改进方法。该方法通过对候选项集的先验剪枝和对数据库各项集进行监视优化,从而动态减少扫描项集数目,使每次扫描数据库都是精简高效的。实验证明了改进算法能有效提高挖掘速率。     

一种改进的Apriori算法

本文利用频繁项集的一个性质，对Apriori算法中的生成候选项集这一步进行改进，大大减少不必要的计算，从而加快候选项集生成的速度。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

在对Apriori算法分析的基础上,针对该算法存在的两个缺陷,即多次扫描事务数据库和产生大量的候选数据集,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,只扫描1次数据库,改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算,直接从高阶项目集着手寻找最大频繁项目集,从而提高了运算效率。     

Apriori改进算法及其在课程相关性分析中的应用

该文分析与研究了Apriori算法,指出其在实用中存在的主要问题。鉴于此,该文提出了一种改进的关联规则挖掘算法,使其可以有效地压缩数据规模,并给出了改进后的关联规则算法描述。最后将其应用于课程相关性分析,得到了有益于课程设置挖掘结果。实验结果表明了算法性能优良,提高了数据挖掘执行的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

关联规则改进算法及其在地铁运营中的应用

为了探索天气与地铁客流量之间的关系,为地铁运营部门科学合理的调度、预案的制定提供帮助,对地铁大数据进行了关联规则挖掘,并对经典的关联规则算法Apriori进行了改进.改进算法提高了从海量数据中取得频繁项目集的效率,降低了对计算机资源的消耗,高效地挖掘出了天气因素对地铁客流影响的规律.     

基于频繁项集特性的Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则中一种重要算法.Apriori算法在求出频繁项集的过程中,需要扫描事务项集里的数据.由于事务项集里只是部分数据有用,所以改进算法,缩小所需扫描的事务项集大小,并提出了一种简单的数据结构--树型结构来存储事务项集数据,使得算法在数据集量巨大时,性能得到有效提高,并用实例验证了这些改进能够正确、有效、快速地实现该算法.     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

本文采用一种基于布尔矩阵的频繁集挖掘算法。该算法直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Apriori算法的连接和剪枝,通过不断压缩支持矩阵,不仅节约了存储空间,还提高了算法的效率。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。     

基于布尔矩阵约简的Apriori算法改进研究

针对关联规则中Apriori算法存在的缺点,提出了一种基于布尔矩阵约简的Apriori改进算法。在该算法中,将事务数据库转换为布尔矩阵,并在矩阵最后增加1行2列,用来记录相同事务的个数和矩阵行与列中"1"的个数。将矩阵各列元素按支持数升序排列,使得算法在压缩过程中减少了扫描矩阵各列的次数,缩短了算法的运行时间。另外,为了提高算法的存储空间利用率,增加了删除非频繁项集的操作。实验结果和性能分析表明,相比现有的算法,改进后的算法具有更好的性能,能够有效地提高算法执行效率。     

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.     

基于改进Apriori算法的入侵检测系统研究

本文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,改进了在由K阶频繁项集生成K+1阶候选项集时的连接和剪枝策略及对事务数据库的处理方式,它在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。根据改进后的算法提出了入侵检测方法,该方法实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的安全性和可靠性。实验结果表明,该方法明显提高了频繁项目集的生成效率,入侵检测系统知识规则库的生成效率也得到改善。     

一种基于Apriori的关联规则的改进算法的研究

Apriori算法是关联规则的经典算法,并己经被越来越多的企业使用。它在给企业带来经济效益的同时,也让人们意识到算法自身的不足:第一,该算法在扫描事务数据库的次数过多,从而需要承担很大的I/O负载;第二,它可能产生庞大的候选集。为了提高Apriori算法的效率,针对减少扫描事务数据库次数的方法,提出一种改进挖掘效率的算法。     

Apriori算法的三种优化方法

通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。