一种基于最大加权频繁项目集的数据库相似性判别算法

在引入最大加权频繁项目集之后，给出一种新的数据库相似性度量模型，并提出基于最大加权频繁项目集的数据库相似性度量算法．该算法可有效地改进基于最大频繁项目集的数据库相似性度量方法，提高数据库相似性度量准确性．在实际应用中，改进模型为分布多库环境下数据挖掘的数据准备提供有效的框架，因而具有重要的使用价值．     

海量加密军用数据下的频繁项目集挖掘仿真

军用加密数据为了达到保密的目的,人为设定了较多的加密规则,打破了数据之间常规的关联性.在进行军用数据挖掘建立关联规则时,由于数据关联规则被人为隐藏,递归生成关联条件模式树的过程中,传统的FP-tree算法挖掘算法,由于加密数据的关联复杂性,会递归生成大量条件模式树,导致后期挖掘过程占用了大量的挖掘算法资源,挖掘效率较低.提出基于改进FP-tree的海量加密军用数据下频繁项目集挖掘算法,依据海量加密军用数据下频繁项目集挖掘原理,在FP-tree 算法的基础上,依据预剪枝策略减少挖掘节点,通过单向有序FP-tree防止每次存储当前挖掘出的频繁项目集之前都需要超集检验,建立项目表格,避免递归生成条件模式树浪费资源.将提出的改进FP-tree算法应用到海量加密军用数据下频繁项目集的挖掘中,获取的实验结果说明,改进FP-tree算法在提高加密军用数据频繁项目集挖掘速度及准确率方面具有较高的优越性.     

一种分布式全局频繁闭项目集快速挖掘更新算法

在数据挖掘研究中,频繁闭项目集挖掘成为重要的研究方向.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.针对无共享体系结构数据水平分布的情况,提出了一种分布式快速挖掘全局频繁闭项目集增量式更新算法,算法通过对各节点候选频繁项目集进行预处理,有效地降低网络通信量,提高全局频繁闭项目集挖掘算法的效率,该算法充分利用前次挖掘结果来发现新的全局频繁闭项目集,具有较高的效率.理论分析和实验结果表明算法是有效的.     

频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.     

全局频繁闭项目集挖掘算法研究

频繁闭项目集挖掘是数据挖掘研究中的一个重要研究课题.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.为此,本文提出了一种快速挖掘全局频繁闭项目集算法,并对其更新问题进行了研究;提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的全局频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法是有效的.     

快速挖掘频繁项目集算法

频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上,提出了一种能够快速挖掘频繁项目集的算法,对频繁项目集挖掘的搜索空间以及数据表示进行了优化,缩小搜索空间和数据表示的规模,减少计算项目集支持数的时间,提高算法的执行效率,实验结果表明,该算法在性能上优于FP-Growth算法.     

基于FC—tree的频繁闭项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,但这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库.本文针对这一问题,给出了一种基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法将频繁项目集存储在哈希表中,节省了程序的搜索时间.此外,利用广度优先搜索和有效的剪枝策略,大大限制了候选项目集的生成,缩小了搜索空间从而提高了程序的性能.实验结果表明该算法是快速有效的.     

一种快速挖掘频繁项目集算法

发现频繁项目集是多种数据挖掘应用中的的,最新的研究主要围绕减少事务数据库的扫描次数进而减少挖掘过程的I/O代价来提高效率.本文提出一种快速挖掘频繁项目集的算法FDFI(fast discoveryfrequentitemsets).该算法利用深度优先搜索的特点,结合频繁项目集的性质,有效地缩小了搜索空间,并采用独特的支持度计数策略,只需一次数据库扫描,就可计算所有项目集的支持度,大大减少了数据扫描量.最后作者对这一算法的性能进行了理论分析和实验验证.     

快速挖掘全局最大频繁项目集

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.     

基于项目序列集亚操作和数据分割的最大频繁项目序列挖掘方法

发现频繁项目序列集是关联规则挖掘中的一个重要步骤.该文提出两个发现最大频繁 项目序列的算法Dfis和Dfisp.Dfis算法基于项目序列集操作理论,只有一次数据库扫描.Dfisp 是Dfis的改进算法,它引入数据分割技术以提高内存使用率因而增强对大型数据库的处理能力, 是一个两次数据库扫描算法.实验表明了它们的性能和优势.