基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法

目的　研究高效的关联规则发现方法.方法　分析了在KDD研究中现有的关联规则,发现算法关于频繁项目集的生成方法,并引入相容类的概念.结果与结论　提出了一种新的基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法.     

一种多重最小支持度关联规则挖掘算法

针对单一最小支持度挖掘关联规则不能反应不同数据项出现频度与性质的问题,提出了一个基于频繁模式树的多重支持度关联规则挖掘算法MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Fre-quent Item sets Algorithm),根据不同数据项的特点定义多重支持度,通过挖掘数据库中的最大频繁项目集,计算最大频繁候选项目集在数据库中的支持度来发现关联规则.该算法可以解决关联规则挖掘中经常出现的稀少数据项问题,并解决了传统的关联规则挖掘算法中的生成频繁候选集和多次扫描数据库的性能瓶颈.实验结果表明,本文提出的算法在功能和性能方面均优于已有算法.     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤,针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题,提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法.该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表,在头表中增加了域,从而减少了访问事务数据库和FP树的时间,提高了发现最大频繁项目集的效率.     

基于后缀树的知识点间关联规则挖掘算法

在个性化的网络学习中,对知识点间的关联规则进行挖掘是一个关键的问题.该文提出了一种基于后缀树的知识点间关联规则挖掘算法,该算法通过对web日志数据构造后缀树进行序列挖掘,动态地挖掘最大频繁序列,进而发现有意义的知识点间的关联规则.     

一种改进的基于关联图的关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘研究的一个重要课题 ,而最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题 .在已有的频繁集发现算法中 ,DLG算法通过减少事务数据库的扫描次数 ,进而有效减少挖掘过程的I/O代价 .在阐述DLG算法的实现原理与执行过程的基础上 ,为进一步减少候选项集的数量 ,提出一种改进算法DLG .其主要思想是在关联图构造阶段 ,统计每一个频繁项目的入度 ,以此作为剪枝的依据 .性能分析和比较试验的结果表明该算法性能优良     

一基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点.针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题,提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法,对该算法进行了阐述.最后对该算法的特点进行了总结并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望.     

运用哈希技术进行关联规则挖掘

以前基于支持度一置信度框架的关联规则挖掘算法都是先用支持度做为阈值对搜索结果进行剪枝 ,产生频繁集 ,再针对频繁集产生关联规则 ,这就是频繁关联规则。然而在很多应用中 ,诸如 :鉴别相似的Web文件、网络中入侵检测等 ,有许多有趣的关联规则仅有很少的支持度。在本文中 ,针对这种情况 ,提出了一种可以挖掘非频繁项之间有趣规则的算法 ,此算法先用相似度作为兴趣度度量对算法结果进行剪枝     

基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法

目的 研究高效的关联规则发现方法。方法 分析了在KDD研究中现有的关联规则，发展算法关于频繁项目集的生成方法，并引入相容类的概念。结果与结论 提出了一种新的基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法。     

正相关频繁项集的挖掘算法

由频繁项集产生的关联规则往往不能保证规则前、后件中的项是正相关的,因此可能产生无意义的关联规则;当这些关联规则用于分类时,会产生大量无用分类规则,增加了时间开销.因此,基于数学期望提出了正相关的频繁项集的分类算法.该算法在挖掘正相关频繁项集时,利用置信度进行规则选取,生成正相关关联规则组成的分类器对数据集进行分类.实验表明,这种分类算法可以大幅度减少所产生的频繁项集数量,分类准确率达到C4.5和CMAR的水平,且显著减少了算法的时间.