不确定性数据频繁项集挖掘算法

由于不确定性数据大量存在于传感器网络,移动计算,军事,电信等应用领域,传统的频繁项集挖掘算法难以适用到不确定性数据挖掘。为了解决这个问题,本文提出了一种快速有效的算法,该算法基于可能世界模型,只需要扫描一次数据库,且没有建树的过程,通过实验证明,我们提出的算法比UF_Growth算法效率更高。     

数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法*

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。     

正负关联规则挖掘

针对传统的关联规则数据挖掘的支持度-置信度框架存在很多缺陷,同时研究正负关联规则时可能产生很多问题的情况,阐述了在正负关联规则挖掘中,如何利用允许用户指定多重最小支持度来反应数据库中项的性质和它们各种各样的频率,并通过设置相关度提高挖掘效率.实验结果显示该方法是有效的.     

一种基于权重的Apriori改进算法

针对Apriori算法在频繁项集挖掘过程中的缺陷,提出了一种基于权重的改进Apriori算法。该改进算法通过一次扫描事务数据库构造出二元事务矩阵,再用各事务和各项的平均权重替代权重支持度,最终挖掘出事务库中的频繁项集。通过实例分析和性能测试,证明了改进的Apriori算法避免了重复扫描事务数据库,使得算法在性能上有了明显优化,并且挖掘出了Apriori挖掘不到的、隐藏的、有价值的规则。     

一种改进的AprioriTid算法

针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善.     

融合特征关联性的深度哈希图像表示方法

针对深度描述子无法提供图像特征之间关联性的问题进行了研究,提出了一种融合特征关联性的深度哈希图像表示方法,这种方法将深度描述子之间的关系融入到图像内容的描述中,用于提高图像检索性能。首先,通过预训练网络生成图像的特征映射,并在此基础上提取出深度特征描述子。然后,将深度特征描述子映射为深度视觉词,从而用于深度视觉词的频繁项集发现。接下来将离散值的深度视觉词图像表示和哈希值的频繁项集图像表示连接生成图像表示。最后,算法通过图像类内、类间的相似性关系构造优化,得到最优的阈值,用于将图像表示变为哈希值。实验中,将提出的方法与一些优秀的图像表示方法在holiday、Oxford和Paris图像集的图像检索任务中进行了性能比对,用于证明此方法的有效性。     

基于B-list的最大频繁项集挖掘算法

针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI,该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间,最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX算法与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。     

基于数据挖掘的空调机组故障预测研究

作为机场桥载设备的重要组成部件之一——空调机组,由它产生的频发故障所造成的设备利用率低、修复率时长和重大经济损失等问题,在基于桥载设备的安监系统上,设计了空调机组安监信息采集节点,通过Clementine软件,建立了空调机组的故障预测模型,经过比较Apriori算法和其他典型数据挖掘算法的性能,通过在线数据库测试结果表明,得到了不同的典型算法在预测空调机组故障上显现的特点,通过选择最优算法高效地预测了空调机组的未来状态,实现了对空调机组的实时故障预测,进而为解决故障提供了方向和目标,最终达到了降低经济损失最大化的目的,具有很深的实际意义.     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

基于提高频繁项集挖掘效率算法在市场分析中的探讨

频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。如频繁地同时出现在交易数据集中的商品的集合是频繁项集,利用高效率的频繁项集挖掘算法来发现频繁项集,通过分析这些频繁项集来预测商品的销售情况。