一种用于空间横向挖掘的拓扑关联规则算法

针对现有基于空间事务的挖掘算法不能有效地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中搜索拓扑关联;该算法将空间拓扑关系转换为整数,用整数递减的方法构建候选频繁项;算法用数字运算获取支持数,同时还用数字特性减少被扫描的空间事务数。在挖掘空间拓扑关联规则时,实验证明它是快速而有效的。     

一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法

针对现有挖掘算法不能有效提取空间拓扑关联的问题,提出一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法,适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则。该算法从候选数字区间的两端,用数字递增和递减2种方式产生候选频繁项,实现交替搜索空间拓扑关联规则。在计算支持数时用数字特征减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明,在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速、有效。     

空间拓扑关联的双向挖掘研究

针对现有挖掘算法不能快速地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联的双向挖掘算法,其适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则;该算法用二进制数表示空间拓扑元,并用其位运算,按自顶向下和自底向上两种方式计算产生候选频繁项,实现双向搜索空间拓扑关联规则;算法在计算支持数时还用数字式空间事务的特性减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速更有效。     

基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘

在空间拓扑关联挖掘中,为提取包含指定空间布局关系的拓扑关联规则,提出一种基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘算法,该算法能够在多空间关系模式下,挖掘包含空间布局约束的拓扑关联规则,将空间关系事务转换成整数,通过空间布局约束重构非目标空间对象类的权值向量,用重构权位值递减构建候选频繁项,并用布尔运算计算其支持数。实验结果表明,与传统挖掘算法相比,该算法的挖掘速度更快、更有效。     

面向用户的空间拓扑关联规则挖掘

在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在多空间关系模式下,挖掘满足用户特定需求的拓扑关联。该算法通过拓扑关系编码法将空间关系事务转换成整数,用非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方法,索引构建候选频繁项,并用布尔运算计算支持数。在挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联规则时,该算法是快速而有效的。     

一种用于移动计算的空间拓扑关联挖掘算法

在目前的移动智能系统中,由于使用现有挖掘算法存在大量的冗余候选项和重复计算量,制约着移动系统效率的提高;故提出一种基于事务支持项分离的拓扑关联规则挖掘算法,其适合在移动计算的多空间关系模式下,提取复杂的拓扑关联规则;该算法通过事务支持项分离法和上行搜索法,计算出空间拓扑关联规则,为移动用户提供决策支持;算法无需产生候选项和计算支持数;在仿真实验中,根据用户提供的不同支持度,与同类算法比较运行时间,实验结果表明其比现有算法快速而有效。     

基于二进制的挖掘算法在移动计算中的应用

为了减少移动计算中提取空间关系的计算代价,提出一种基于二进制的关联规则挖掘算法,适合于在移动计算中提取包含多个空间对象的关联.该算法采用自顶向下的搜索策略,利用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算频繁候选项的支持数,大大地提高了算法的效率.该算法能够有效地用在移动计算中提高系统对用户的响应速度,特别是在挖掘长空间关联规则时,实验结果表明,该算法比现有算法更快速而有效.     

一种事务互补挖掘算法的研究及应用

提出一种事务互补的挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集。该算法用事务互补搜索策略产生候选项,使用频繁项目集修剪其子集和非频繁项目集修剪其超集策略减少候选项;在计算支持数时使用了二进制的逻辑运算和事务特性,提高了算法的效率。将其应用到横向空间关联规则挖掘中,实验表明该算法是快速而有效的。     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系,更需要挖掘元组之间的关系——横向关系,如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式,借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法,对空间关联规则进行完整定义,并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中,提出一种新算法,该算法根据挖掘任务进行约束,缩小挖掘空间,然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系,经过多次循环,获取非空间项集,进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程,并通过实例进行了验证。     

基于层次梯度分析的协同数据挖掘算法

传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘。为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度构建层次业务数据库,逐层深度挖掘局部频繁项。利用弱化熵模型对频繁项主题数据库进行数据分析,并产生关联规则。实验结果表明,该算法适用于无候选项支持的协同挖掘。     

完全加权正负关联规则挖掘及其在教育数据中的应用

完全加权数据模型的特点是其项目权值分布在各个事务记录中,随着事务记录的不同而变化。现有的加权负关联规则挖掘算法不能适用于完全加权数据模型。该文提出一种新颖的基于概率比和兴趣度的完全加权正负关联规则的挖掘算法,探讨了算法在教育信息化数据中的应用。算法以概率比代替传统的置信度,采用支持度-概率比-兴趣度架构衡量完全加权正负关联规则,获得很好的挖掘效果。以真实的教育数据和文本数据为实验测试集,与现有正负关联规则挖掘算法比较,该文提出的算法更有效、更合理,具有较高的理论价值和应用前景。