一种频繁核心项集的快速挖掘算法

传统的频繁核心项集挖掘需多次生成和反复扫描数据库,导致生成效率低下。为此,提出一种快速生成频繁核心项集算法FMEP。该算法使用Rymon枚举树作为搜索空间,并采用分而治之的策略选择特定的路径进行剪枝。利用频繁核心项集特有的反单调性质,可以快速地判断某一个候选项集是否为频繁核心项集,而无需和所有直接子集的析取支持度进行比较。通过上述方法,可以达到快速挖掘的目的。实验结果证明,该算法能够在挖掘出所有的频繁核心项集精简表示元素的同时,降低消耗时间,与MEP算法相比,在密集型数据集上的时间可缩短2倍以上,在稀疏型数据集上时间至少缩短30%。     

Associative categorization of frequent patterns based on the probabilistic graphical model

Discovering the hierarchical structures of different classes of object behaviors can satisfy the requirements of various degrees of abstraction in association analysis, behavior modeling, data preprocessing, pattern recognition and decision making, etc. In this paper, we call this process as associative categorization, which is different from classical clustering, associative classification and associative clustering. Focusing on representing the associations of behaviors and the corresponding uncertainties, we propose the method for constructing a Markov network (MN) from the results of frequent pattern mining, called item-associative Markov network (IAMN), where nodes and edges represent the frequent patterns and their associations respectively. We further discuss the properties of a probabilistic graphical-model to guarantee the IAMN’s correctness theoretically. Then, we adopt the concept of chordal to reflect the closeness of nodes in the IAMN. Adopting the algorithm for constructing join trees from an MN, we give the algorithm for IAMN-based associative categorization by hierarchical bottom-up aggregations of nodes. Experimental results show-the effectiveness, efficiency and correctness of our methods.     

一种新的关联规则增量式更新算法

首先提出了一个新的概念－后备频繁项目集，其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP，最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中该算法的实现。     

Web点击流的频繁模式聚类算法

用户在访问Web站点时会碰到很多问题，主要原因是Web站点对用户需求缺乏适应性。为了提高Web用户的服务质量和用户的满意度，在用户访问网站点击流形成频繁序列模式的基础上，提出基于距离函数的聚类分析以及基于时间相似度函数的二次聚类分析算法。该算法可以求取频繁序列的相关性和反映用户对网页的兴趣的相似度，对下一步改善Web站点的结构及存在形式使站点达到更好的效果起先导作用。     

基于Top-K项频繁模式挖掘的研究及实现

频繁模式挖掘是关联规则、序列分析等数据挖掘任务的关键步骤,我们知道,当给定的最小支持度阈值非常小,将产生大量的频繁模式,反之,可能产生很少的模式或根本没有结果。用户有时仅对其中的部分项的频繁度感兴趣,这属于部分频繁模式挖掘问题。文章通过有效设置挖掘区间,讨论一种top—k项频繁模式挖掘问题,进而扩展到连续区间上的情况,最后将给出实验结果。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

该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,并对其进行以下三方面改进：改善候选项集支持度的计算方法;缩小候选项集的生成规模;减少对数据库的扫描次数。实验结果表明．改进算法性能得到了明显提高。     

约束关联规则的增量式维护算法

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件,是实现用户参与挖掘的一种方式。在有约束的关联规则挖掘过程中,用户会不断调整约束条件,并要求更新挖掘结果。针对这种情况,提出了约束关联规则的增量式维护算法Separate_M,当约束条件发生变化时,在原有挖掘结果的基础上实现增量式更新,较重新运行Separate算法而言,减小了搜索空间,节约了时间,提高了挖掘效率。     

基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

研究专有的分布式数据挖掘算法是提高分布式数据库下数据分析和挖掘的有效方法.结合Iceberg概念格对于频繁项集精简表达的特性和其集成构造过程可并行化的特点,进而实现分布式全局闭频繁项集的挖掘.面对目前仍然缺乏有关Iceberg概念格分布式集成构造研究的文献,本文从理论上分析Iceberg概念格叠置集成构造全局Iceberg概念格的局限性,然后论证了基于Iceberg概念格叠置半集成构造全局Iceberg概念格的可行性,进而提出一个基于Iceberg概念格叠置半集成的频繁概念生长分布算法(Frecogd),并且把它应用于同构分布式环境下的全局闭频繁项集挖掘过程中.实验验证了该算法理论的可行性,同时也揭示了该算法的挖掘效能有待进一步的改进与提高.     

一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量.为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法.该算法包含2部分:第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组,然后使用行为指标...     

基于布尔矩阵的关联规则算法研究*

针对可快速在大型交易事务数据库中挖掘关联规则的问题,基于布尔矩阵提出一种新的挖掘算法。该算法通过仅需存储布尔位节约了内存,通过简单布尔运算提高了求解频繁项集的效率。实验证明该算法较之于Apriori 算法有更好的性能。