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针对规则随着时间变化的特点,为规则建立元规则对其支持度和置信度变化趋势的分析和预测模型。通过增加支持度向量和置信度向量这两种规则评价指标,给出了动态关联规则元规则的形式化定义。利用自回归Markov模型对动态关联规则的元规则进行了挖掘,并通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对规则随着时间变化的特点,在分析原有定义和对支持度向量(SV)和置信度向量分类的基础上,提出了动态关联规则趋势度的挖掘方法。首先,利用趋势度阈值消除无价值的规则,减小候选项集;其次,产生动态关联规则的趋势度元规则,找出具有价值的规则,提高挖掘质量;最后,通过对具有增减和周期趋势的事物数据库分析,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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一种新的动态关联规则及其挖掘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析原有定义不足的基础上,提出一种新的动态关联规则,其支持度向量和置信度向量与经典定义相吻合,能更好地反映规则随时间变化的动态信息.进一步提出两种新的动态关联规则挖掘算法:ITS和EFPgrowth.其中:两阶段ITS算法具有较好的可理解性;基于扩展FP树的EFPgrowth算法适宜于高密度海量数据的挖掘.实验结果表明,该算法具有较好的挖掘性能和可扩展性,适用于动态关联规则的有效挖掘. 相似文献
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在分析原有定义不足的基础上,提出一种新的动态关联规则,其支持度向量和置信度向量与经典定义相吻合,能更好地反映规则随时间变化的动态信息.进一步提出两种新的动态关联规则挖掘算法:ITS和EFP growth.其中:两阶段ITS算法具有较好的可理解性;基于扩展FP 树的EFP growth算法适宜于高密度海量数据的挖掘.实验
结果表明,该算法具有较好的挖掘性能和可扩展性,适用于动态关联规则的有效挖掘.
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针对关联规则挖掘中连续属性离散化时的"尖锐边界"问题,提出了一种用直觉模糊集合理论来改进关联规则挖掘的方法,定义了直觉模糊非支持度和非置信度的概念,阐述了"支持度-非支持度-置信度-非置信度"的关联规则挖掘度量机制.描述了直觉模糊关联规则挖掘的基本原理和算法,并给出了算法的基本步骤,最后用实例验证了此算法的有效性. 相似文献
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基于关联规则的特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支持度和置信度对算法效果的影响进行探索,结果表明高的支持度和置信度并不导致高的分类精度和小的特征子集,而充足的规则数是基于关联规则特征选择算法高效的必要条件. 相似文献
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在关系数据库中,数据丢失现象常常是不可避免的。在不完全数据库中挖掘关联规则的关键问题是如何估算关联规则的支持度和置信度。给出了不完全数据库中关联规则挖掘的两种求估方法,并进行了简单的比较。 相似文献
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关联规则挖掘能使你们发现大量数据中项目集之间有趣的关联或相关关系,通过研究发现,用传统关联规则方法会生成大量包含重复意义的规则,这必然会对用户迅速做出决策产生干扰。该文提出了一种基于邻接格的规则集压缩方法,使生成的规则大大精化,从而提供给用户简洁紧凑的关联规则集。 相似文献
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关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。 相似文献
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提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法。该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度,再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集。通过引入核函数,样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,提高聚类性能。通过矩阵加权关联规则算法进行聚类。通过实验表明,在处理中小型文档时,该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法;在处理大型文档时,该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法。 相似文献