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对经典关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,结合数据立方体的结构特点和OLAP技术,给出了一种高效的多维关联规则挖掘算法,并对不同数据立方体下的算法的性能进行了分析比较。 相似文献
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关联规则挖掘过程中,为了得到侯选项集的支持度,需要将候选项集与数据库中事务逐一进行比较,影响了算法的执行效率.针对该问题,提出一种基于数据立方体的关联规则挖掘算法ABDC.该算法结合了属性分组的思想,将生成的侯选项集进行编码后,利用数据库中事务的包含关系,在数据立方体中迅速查找到包含该侯选项集的所有事务在数据库中的出现频率,依次累加后根据最小支持量得到数据库中存在的频繁项集,不仅对事务数量的递增具有不敏感性,而且提高了算法的执行效率.实验结果表明,该算法对挖掘大量事务集中存在的关联规则是快速有效的. 相似文献
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提出了一种基于聚类的挖掘关联规则Apriori改进算法,该算法只需扫描一次事务数据库,直接按事务项数生成聚类表,每次只需扫描部分聚类表就可生成频繁项集,减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高挖掘关联规则的效率。 相似文献
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杨学兵 《计算机技术与发展》2002,12(6)
对经典关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,结合数据立方体的结构特点和OLAP技术,给出了一种高效的多维关联规则挖掘算法,并对不同数据立方体下的算法的性能进行了分析比较. 相似文献
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事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务问频繁项集的数量随滑 动时同间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点.提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形武压缩事务,从而提高支持度的计算效事.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率. 相似文献
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一种基于多维集的关联模式挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性.将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征.在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法.该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比. 相似文献
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二维立方体中关联规则挖掘算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对二维数据立方体的结构特点 ,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进 ,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法。该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构 ,降低对立方体的扫描次数 ,并充分利用联机分析处理技术 ,从而大大降低了执行时间 ,提高了执行效率 相似文献
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针对二维数据立方体的结构特点,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法.该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术,从而大大降低了执行时间,提高了执行效率. 相似文献
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Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则。 相似文献
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多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。 相似文献
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一种高效的维内关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对数据立方体的结构特征进行深入分析,结合传统的关联规则挖掘算法.提出了一种在数据立方体中进行维内关联规则挖掘的新颖算法,该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术.从而大大降低了执行时间,提高了执行效率. 相似文献
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This paper addresses the integration of fuzziness with On-Line Analytical Processing (OLAP) based association rules mining. It contributes to the ongoing research on multidimensional online association rules
mining by proposing a general architecture that utilizes a fuzzy data cube for knowledge discovery. A data cube is mainly constructed to provide users with the flexibility to view data from different
perspectives as some dimensions of the cube contain multiple levels of abstraction. The first step of the process described
in this paper involves introducing fuzzy data cube as a remedy to the problem of handling quantitative values of dimensional
attributes in a cube. This facilitates the online mining of fuzzy association rules at different levels within the constructed
fuzzy data cube. Then, we investigate combining the concepts of weight and multiple-level to mine fuzzy weighted multi-cross-level
association rules from the constructed fuzzy data cube. For this purpose, three different methods are introduced for single
dimension, multidimensional and hybrid (integrates the other two methods) fuzzy weighted association rules mining. Each of
the three methods utilizes a fuzzy data cube constructed to suite the particular method. To the best of our knowledge, this
is the first effort in this direction. We compared the proposed approach to an existing approach that does not utilize fuzziness.
Experimental results obtained for each of the three methods on a synthetic dataset and on the adult data of the United States
census in year 2000 demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed fuzzy OLAP based mining approach.
OLAP is one of the most popular tools for on-line, fast and effective multidimensional data analysis.
In the OLAP framework, data is mainly stored in data hypercubes (simply called cubes). 相似文献
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Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则. 相似文献
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为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作,可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而,能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一问题,对挖掘阈值改变和空间数据集更新后通过筛选或增量挖掘等方法实现规则维护的策略进行了分析,并提出适用于支持度阈值减小和空间图层增加这两类情况的增量挖掘算法——ISA。ISA算法不依赖于空间事务表的构建与更新,可以直接使用空间图层作为输入数据。在基于实际数据的实验中,采用ISA算法所得结果与类Apriori算法一致,耗时则相对缩短20.0%至71.0%;此外,对1372772条规则进行了基于筛选的更新,耗时低于0.1s。实验结果表明,所提出的空间关联规则增量维护策略和算法是可行、正确且高效的。 相似文献
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空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。 相似文献