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研究一类在多粒度时间下单事件同属性不同状态之间有一定关联的近似周期规律挖掘问题。给出了多粒度近似周期关联规则模型形式化的数学定义和性质,构造了相关模型,提出了利用聚类算法挖掘周期模式并应用于股票数据进行实验,实验结果表明算法是有效的。 相似文献
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典型关联规则挖掘算法的分析与比较 总被引:6,自引:0,他引:6
关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,目前许多研究人员正致力于关联规则的快速开采算法的研究。文中介绍了几种典型的开采大型事务数据库中所有关联规则的算法,特别针对算法过程中产生候选频繁项集的大小和所需扫描事务数据库的次数这两个影响关联规则挖掘效率的关键问题,分析各个算法采用的解决策略及相应的局限性,并比较它们的时间效率和空间效率。最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。 相似文献
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为了减少关联规则挖掘算法的I/O时间复杂性,本文在指出现有关联规则算法及原始抽样挖掘算法存在不足的基础上,提出了一种新的基于抽样的海量数据关联规则挖掘算法,该算法采用随机抽样方法挖掘关联规则,将频繁项集求解中的计数计算次数减少到最低,从而提高了算法的效率. 相似文献
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基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:1,他引:1
关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型,在此基础上,提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强,兴趣度阈值的定义过于简单,所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后,将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。 相似文献
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多时间序列跨事务关联分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论文的研究目的是为了对时间序列的发展趋势进行预测。采用的方法是对多时间序列进行跨事务关联规则分析,利用关联规则中前件和后件的时间差进行预测。提出了跨事务关联规则挖掘ITARM,该算法采用了基于压缩FP-树的、分而治之的挖掘方法。算法在产生了频繁1-项集之后,分别利用1-项集中的项作为约束条件,建立压缩FP-树,挖掘跨事务关联规则。文中给出了算法的主要设计思想和算法的伪代码,并对算法的性能进行了测试。测试结果表明,ITARM算法是一个时间和空间性能都较高的跨事务关联规则挖掘算法。 相似文献
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典型关联规则挖掘算法的分析与比较 总被引:3,自引:0,他引:3
关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,目前许多研究人员正致力于关联规则的快速开采算法的研究。文中介绍了几种典型的开采大型事务数据库中所有关联规则的算法,特别针对算法过程中产生候选频繁项集的大小和所需扫描事务数据库的次数这两个影响关联规则挖掘效率的关键问题,分析各个算法采用的解决策略及相应的局限性,并比较它们的时间效率和空间效率。最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。 相似文献
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分布式系统中关联规则挖掘研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题。本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨,给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构,提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM。该算法具有通信代价小和时间开销少等优点。 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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一种增量时态关联规则算法 总被引:1,自引:1,他引:0
由于时态数据都有较强的时间性,即数据会随时间的变化而变化,当前已发现的某些关联规则可能不再有效。因此,我们提出了一种时态约束下的增量式关联规则挖掘算法,随着新数据的产生,增量地更新关联规则集,尽可能地只处理新数据。该算法主要是根据时态事件模型和序列模型以及Apriori原则,在快速更新算法思想基础上产生的,在实际应用中有很大的意义,能对股票数据、银行数据、超市数据和气象数据等时态数据进行分析和研究。 相似文献
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In the area of association rule mining, most previous research had focused on improving computational efficiency. However, determination of the threshold values of support and confidence, which seriously affect the quality of association rule mining, is still under investigation. Thus, this study intends to propose a novel algorithm for association rule mining in order to improve computational efficiency as well as to automatically determine suitable threshold values. The particle swarm optimization algorithm first searches for the optimum fitness value of each particle and then finds corresponding support and confidence as minimal threshold values after the data are transformed into binary values. The proposed method is verified by applying the FoodMart2000 database of Microsoft SQL Server 2000 and compared with a genetic algorithm. The results indicate that the particle swarm optimization algorithm really can suggest suitable threshold values and obtain quality rules. In addition, a real-world stock market database is employed to mine association rules to measure investment behavior and stock category purchasing. The computational results are also very promising. 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,针对Apriori算法的不足进行了一些改进。新算法使用垂直数据格式,并改进了产生候选项的连接方法。为了研究股票板块的联动关系,将改进算法应用于股票板块指数分析中。实验结果表明,改进算法能快速发现板块之间的联动关系,对股市分析和投资决策有一定的指导作用。 相似文献
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加权关联规则的改进算法 总被引:7,自引:2,他引:7
论文讨论了加权关联规则问题,针对布尔类型的加权关联规则问题提出一种改进算法。该算法首先利用普通的关联规则算法产生频繁集,然后在该频繁集的基础上产生加权频繁集。同时,给出了最优的最小支持度设定方法,保证了普通关联规则算法所产生的频繁集为加权频繁集的超集。该算法有较高的效率,并且能够有效利用已有的关联规则算法。 相似文献
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一个最优分类关联规则算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。 相似文献
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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,但都是对关联规则中满足最小支持度的频繁项集的研究,没有对频繁项集中如何高效地计算得到满足最小置信度的关联规则进行研究.针对这种情况,提出了一种高效关联规则的挖掘算法EA,解决了在挖掘关联规则过程中如何高效挖掘满足最小置信度的关联规则问题. 相似文献