关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。     

基于约简概念格的关联规则提取改进算法*

概念格是关联规则挖掘领域中的一种重要技术,在概念格上生成所有的频繁项集需要对概念格的节点进行排序并进行一一比较。为了提高在概念格上生成频繁项集的效率,本文提出了一个基于约简概念格的生成频繁项集的新算法。该算法通过利用节点之间的父子关系能够直接生成生成全部频繁项集,省略了对节点进行排序的时间开销,并且大大减少了节点比较的次数,从而提高了频繁项集的生成效率。实验结果证明了其可靠性和高效性。     

基于概念格的关联规则挖掘方法

对概念格在关联规则挖掘中的应用进行了研究.通过将概念格的外延和内涵分别与事务数据库中的事务和特征相对应,可以从概念格上产生频繁项集,进而挖掘关联规则.提出了一种基于概念格的关联规则挖掘方法,在背景中对象约简的基础上,构造出对象约简后的概念格,从新的概念格中先产生基本规则集,再根据用户给出的支持度阈值从基本规则集中挖掘出对用户有意义的规则,并给出了算法描述.该方法求出的关联规则和利用Apriori算法求出的结果是一致的.     

一种基于约简概念格的关联规则快速求解算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究分支,已形成了较多的研究成果。然而,大多数基于频繁项集求解关联规则的挖掘算法需要多次扫描数据库。该文提出了一种基于概念格的关联规则快速求解算法,该算法仅需一次扫描数据库即可确定所有的频繁项集并且进而能够快速求解出关联规则。文章首先讨论了约简概念格(RECL)的构造原理,并详细描述了基于RECL的关联规则的挖掘算法,最后以实验证明了算法的正确性和优越性。     

基于Iceberg概念格的最大频繁项集挖掘

最大频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多和候选集规模过大等局限。基于Iceberg概念格模型,提出一种在Iceberg概念格上挖掘最大频繁项集的算法ICMFIA。该算法通过一次扫描数据集构建Iceberg概念格,利用Iceberg概念格中频繁概念之间良好的覆盖关系能快速计算出最大频繁项集所对应的最大频繁概念,所有最大频繁概念的内涵就是所求的最大频繁项集的集合。实验结果表明,该算法具有扫描数据集次数少和挖掘效率高的优点。     

基于概念格的数据挖掘方法研究

分析了概念格和关联规则之间的关系,提出了将频繁项集及其支持度存储在概念格上,然后在创建好的概念格上提取关联规则的方法,以及数据发生变化以后概念格的维护算法。     

FP-tree上频繁概念格的无冗余关联规则提取

为解决经典关联规则生成算法挖掘效率低及形成规则冗余性大的问题,提出在FP-tree基础上直接生成频繁概念格并提取无冗余关联规则的算法。其建格过程根据FP-tree频繁项目头表中各项的索引可分别独立进行,由支持度计数约束进行结点的筛选,形成频繁概念格的Hasse图,图中结点包含频繁项集及其支持度计数信息,通过对全部叶子结点的扫描可生成无冗余关联规则。通过实例验证该算法行之有效。     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。     

基于频繁项集的一种关联规则改进方法

关联规则是数据挖掘的一种常用方法。本文以Apriorl算法中频繁项集的概念为基础,在加入了元向量、子规则、父规则等概念后,提出一种关联规则挖掘的改进方法（Improve算法）。该方法克服了传统关联规则挖掘方法的不足,在产生频繁项集的同时进行规则挖掘,从而提高了挖掘效率。     

频繁项集挖掘的研究进展及主流方法

关联分析作为数据挖掘的主要研究模块之一,主要用于发现隐藏在大型数据集中的强关联特征。而多数关联规则挖掘任务可分为频繁模式(频繁项集、频繁序列、频繁子图)的产生和规则的产生。前者发现数据集中满足最小支持度阈值的项集、序列与子图;后者从上一步发现的频繁模式中提取高置信度的规则。频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心。十几年来,学者们致力于提高频繁项集的生成效率,从不同的角度进行改进以提高算法效率,大量的高效可伸缩性算法被提出。文中对频繁项集挖掘进行深入分析,对完全频繁项集、闭频繁项集、极大频繁项集的典型算法进行介绍和评述,最后对频繁项集挖掘算法的研究方向进行简要分析。     

基于概念格的分类和关联规则的集成挖掘方法

改进了一个Bordat的建格算法,使之适合于集成挖掘的需要,进而提出一个从概念格上提取关 联规则和分类规则的算法,实现了关联规则和分类规则的挖掘在概念格框架下的统一.实验证明了算法的有效性.     

概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG

在数据挖掘中,关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则,尤其是当最小支持度和最小可信度减少时,关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质,提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集,而且不丢失任何信息,可有效提高关联规则生成的效率。     

基于概念格的规则产生集挖掘算法

传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大，其中包含许多冗余的规则．使用闭项集可以减少规则的数目，而概念格结点问的泛化和例化关系非常适用于规则提取．基于概念格理论和闭项集的概念，提出了一种新的更有利于规则提取的格结构，给出了相应的基于闭标记的渐进式构造算法和规则提取算法．最后提供给用户的是直观的、易理解的规则子集，用户可以有选择地从中推导出其他的规则．实验表明该方法能够高效地挖掘规则产生集．     

基于概念格挖掘GIS中的关联规则

挖掘隐藏在地理信息系统(GIS)的空间数据中的知识是GIS研究领域和数据挖掘领域的重要方向。概念格是关联分析的重要技术之一。为了提高关联规则的挖掘速度,提出了一种基于增量式算法的概念格构造算法,通过用比较概念外延的方法建格,同时在建格过程中引入支持度约束,使得概念格的建格速度得到提高,并使建成的格具有高度的约简性,让后续的规则挖掘变得更容易。将所提算法应用于GIS的空间数据挖掘,取得了切实可行的应用结果。     

基于概念格的关联规则挖掘

关联规则的挖掘是知识发现领域重要的研究方向之一,因此开展这方面的研究是很有意义的。论文给出了一种基于概念格的关联规则的算法,该算法首先通过约化形式背景,然后通过给定的阈值在约简的背景上建格,最后在格上提取符合条件的关联规则。例子说明了该算法的可行性和有效性。     

加权概念格的渐进式构造及其关联规则提取

概念格的每个结点本质上是一个最大项目集,非常有利于关联规则的提取。然而目前对于概念格的研究,一般都假定由属性集所组成概念格的内涵同等重要,而在现实数据库中,组成内涵的属性重要性往往是不同的,因此,内涵并非同等重要。为了充分利用概念格实现关联规则提取,提出了一种新的概念格结构:加权概念格,并给出其渐进式构造算法及基于该格结构上的关联规则提取算法,同时给出算法分析以说明其可行性。     

概念格上规则产生集的算法研究与应用

用传统的规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出。使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取。目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则。提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模,提高了挖掘效率,进一步给出了组规则产生集的存储数据结构和根据应用需要用其导出单一后项规则的算法。     

基于概念格的组规则产生集的算法研究

数据挖掘中传统的关联规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出。使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取。目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则。提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模。在此基础上进一步给出了组规则产生集的存储数据结构并用其导出一般规则产生集的算法。