基于多交易项目子集的并集的关联规则更新采掘

在交易数据库和最小支持度不变条件下,充分利用在多个交易项目子集中已采掘频繁模式集,对该多个交易项目子集的并集的关联规则的采掘,提出了两咱快速更虎法Ｋｚｌ－ａｒ和Ｎｚｉ－ａｒ。     

适用于动态交易数据库的关联规则更新算法

本文对关联规则的更新问题进行了深入的研究,在关联规则的最小支持度不变条件下,当交易数据库中某些交易数据动态地被删除时,给出了一种关联规则高效更新算法Ｚｌ－ ａｒ。     

源关联规则生成算法

一、引言 IBM科学家Rakesh Agrawal于1993年提出了用于交易的关联规则数据挖掘算法,该算法把基于关联规则的数据挖掘分为两大步,第一步,从交易中发现频繁项目集;第二步,从已发现的频繁项目集中生成所需的关联规则。由于第二步相对简单,且Rakesh Agrawal已给出了一个有效算法来生成所需的关联规则,因此人们对基于关联规则的数据挖掘进行的大量的研究都集中在第一步,即如何从交易集中快速生成频繁项目集。但研究发现,Rakesh Agrawal生成算法虽然能正确有效地生成关联规则,但生成的关联规则具有相当大的冗余性。例如:设关联规则a->(b,c)表示买面包(a)的人中有80％的人买了啤酒(b)和香烟(c),则按Agrawal生成算法,一定会生成如下几条关联规则:     

基于概念提升的多层次关联规则更新采掘

采掘关联规则是数据采掘的重要研究内容．本文针对交易项目中广泛存在的包含和泛化关系，充分利用已采掘出交易项目集的频繁模式集合，提出了一种快速的基于概念提升的多层次关联规则更新采掘方法与算法UMARCP．     

基于等价关系的关联规则挖掘算法研究

文章在现有关联规则挖掘算法的基础上,基于等价关系和等价类来生成侯选频繁项目集,它可以减少系统的开销;并利用参照数据集代替原始交易数据库进行侯选频繁项目集中支持度计数的测试,以此来减少对原始交易数据库的扫描次数。这种方法对于挖掘关联规则是有效的。     

交易数据库的加权关联规则增量更新算法

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。     

多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对数据集中交易记录和数据项的重要性不同问题,提出了一种多最小支持度的加权关联规则挖掘算法,允许用户设定多个最小支持度,给出交易记录不同的权重,从而发现有价值的关联规则。该算法按项目的最小支持度升序对交易记录进行分类,按类别依次求出每一类别内的加权频繁集。在挖掘过程中由于剔除了冗余项目并对相同项集累加计数,且不需多次重复扫描数据库,从而提高了挖掘效率。实验结果表明,新算法能有效地从数据集中挖掘出加权关联规则。     

挖掘多级概念上的广义关联规则

挖掘关联规则的任务是在给定交易集中,每个交易包含一个数据项集,关联发现函数作用在交易集上,返回各数据项集间存在的关系。现实世界中,普遍存在"多级"的概念,在许多应用中,数据项集之间有用的关联规则常常出现在相对较高的概念层中,但在较低概念层往往可以发现较特殊和专门的信息。文中给出了一个在多级概念层上交互挖掘关联规则的算法,并进行了讨论,实验结果表明此算法提高了数据挖掘的效率和速度,并减少了对系统资源的利用。     

挖掘多级概念上的广义关联规则

挖掘关联规则的任务是在给定交易集中,每个交易包含一个数据项集,关联发现函数作用在交易集上,返回各数据项集间存在的关系.现实世界中,普遍存在"多级"的概念,在许多应用中,数据项集之间有用的关联规则常常出现在相对较高的概念层中,但在较低概念层往往可以发现较特殊和专门的信息.文中给出了一个在多级概念层上交互挖掘关联规则的算法,并进行了讨论,实验结果表明此算法提高了数据挖掘的效率和速度,并减少了对系统资源的利用.     

一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,依据Apriori算法,提出了一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法,并用Visual Foxpro编写了求1－6项目频繁集的程序。     

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER，对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨，既考虑了数据库中事务增加的情况，又考虑了事务删除的情况；提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF．该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中，传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)；将文章提出的算法用Java语言加以实现，并对算法性能进行了研究；实验结果表明这些算法是正确、可行的，并且具有较高的效率．     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

基于属性变化的增量关联规则挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+（Attribute Change Algorithm）和ACA-（ACA1-）,从而解决了该问题。     

基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新的高效算法

通过对已有的诸关联规则挖掘与更新算法进行深入的分析和研究，指出了其共同存在的问题与不足，提出了一种基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新方法。该方法既适应当数据库D中数据不变而用户指定的最小支持度和最小置信度这两个阈值变化的情况，也适合事务数据库D中数据发生变化的情况。当事务数据库D中数据不变时，仅需扫描数据库一次，便可建立项目集知识库KBD，然后可反复调整最小支持度和最小置信度进行关联规则挖掘与更新。而当事务数据库D中数据发生变化时，仅需扫描数据集d 和d-各一次；通过对项目集知识库KBD的更新来达到对频繁项目集和关联规则的更新。     

Shared-nothing并行事务数据库系统中规则的挖掘与更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容．本文提出了Shared—nothing并行事务数据库系统(简称SNPDBS)中一种快速的关联规则挖掘算法SNPMAR，并考虑当最小支持度发生变化后SNPDBS中关联规则的高效更新问题，提出了一种有效的关联规则更新算法SNPIUA．     

一种有效的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

一种实用的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。该文提出了一种实用的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应的关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.