基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则增量更新挖掘算法，但是它们在处理对新增事务敏感的问题时，往往会丢失一些重要规则。为此，文章提出了一种新的挖掘增量更新后的数据库中频繁项集的算法EUFIA（ Entirety Update Frequent Itemsets Algorithm），该算法先对新增事务数据分区，然后快速扫描各分区，能全面有效地挖掘出其中的频繁项集，且不丢失重要规则。同时，最多只扫描1次原数据库也能获得更新后事务数据库的全局频繁项集。研究表明，该算法具有很好的可测量性。     

一种基于矩阵的频繁项集更新算法*

针对相关算法在处理频繁项集更新时所存在的问题,提出了一种基于矩阵的频繁项集更新算法。该算法首先以时间为基准将更新后的数据库分为原数据库和新增数据库,分别将它们转换为0-1矩阵,通过矩阵裁剪、位运算产生新增频繁项集,并利用已有频繁项集更新原有频繁项集。实验仿真结果不但证明了该算法的可行性和高效性,而且还证明了它适合大型、稠密性数据库的频繁项集更新。     

基于属性分组的高效挖掘关联规则算法

挖掘频繁项集在数据挖掘中有着重要的作用。目前,关于频繁项集的挖掘问题已经提出了一些算法,虽然实现了一次扫描数据库即可以发现所有的频繁项集,但是当属性数目很多时,算法的执行效率下降很快。论文首次提出了利用属性分组作为挖掘关联规则的工具,给出了基于属性分组的频繁项集挖掘算法,用矩阵来存储数据库属性间的信息并提取频繁项集,而且不产生候选项集。经实验验证该算法是快速有效的。     

一种新的动态频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法,该算法建立在前一阶段挖掘的基础上,能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能,在最后生成全局频繁项集时,不需要全程扫描数据库,根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明,该算法挖掘性能远远优于Apriori算法,能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。     

一种频繁项集的快速挖掘算法

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,产生频繁项集是其中一个关键步骤。提出了一种基于十字链表快速挖掘频繁项集的算法,该算法只需扫描一次数据库,充分利用已有信息产生频繁项集,无需存储候选项集。通过与其它一些算法比较,说明该算法有更好的性能。     

基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何高效地挖掘频繁项集是关联规则挖掘的主要问题。该文根据集合论和矩阵理论,提出一种基于矩阵的频繁项集挖掘算法。该算法只需扫描数据库一次,就能把所有事务转化为矩阵的行,把所有项和项集转化为矩阵的列,在对矩阵操作时能一次性产生所有频繁项集,且当支持度阈值改变时无需重新扫描数据库。实验结果表明,该算法的挖掘效率高于Apriori算法。     

均衡时空挖掘数据流中频繁项集

数据流具有流动性、连续性以及项分布不均衡性等特点,挖掘数据流中频繁项集是一项意义重大且具有挑战性的工作。提出一种均衡时空挖掘数据流中频繁项集算法—Bala_ Tree, Bala_ Tree实现一遍扫描数据流、快速簇更新、周期树结构重构以及基于经典算法挖掘频繁项集。实验表明,此算法能快速扫描和更新数据,合理利用内存以及精确获得频繁项集,Ba1a_Tree算法优于其他同类算法。     

基于频繁链表的完全加权项频繁集挖掘算法

频繁项集的挖掘是关联规则挖掘中一个关键的问题,典型的关联规则挖掘算法都是以数据库的多次扫描来实现的,而且不能即时反映数据库的变化,且其频繁项集的产生都只考虑了项目在数据库中出现的频度而没有考虑项目的重要性。本文提出了一种基于频繁链表的完全加权项频繁集的挖掘算法,该算法不但能动态反映数据库的变化,而且在频繁集的挖掘中只需扫描一次数据库,并根据项目的重要性程度对项目赋予了一定的权值,用以挖掘人们更感兴趣的关联规则。     

基于索引数组的频繁项集挖掘算法*

基于现有的关联规则挖掘算法,提出了一种通过循环迭代增加项为项集后缀的方式产生所有项集的新方法,构造了一种新的数据结构—索引数组,存储所发现的频繁1-项集及其相关信息,以便快速发现项集与事务之间的关系;并提出了一种基于索引数组的频繁项集挖掘新算法。该算法只需扫描数据库两次就能发现所有频繁项集。实验结果表明,该算法可以有效提高频繁项集的挖掘效率。     

一种基于事务树的快速频繁项集挖掘与更新算法

挖掘频繁项集是数据挖掘研究中的关键问题。基于FP-Tree的挖掘及其更新算法无需生成候选项目集因而效率明显高于Aprbri类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、必须两次扫描数据库等缺点。因此,本文提出一种基于事务树Trans-Tree的新算法。该算法通过引入一种新结构一事务树Trans-Tree来压缩存放数据的相关信息且易于更新,挖掘算法只需对数据库扫描一次。而且更新算法只需对新增数据扫描一次,无需扫描原始数据,从而大大提高了频繁项集的挖掘和维护效率。     

挖掘正相关的频繁项集

在由频繁项集产生关联规则时，利用提升度判断规则前、后件之间的正相关性可以避免产生一些无意义的关联。但是，这并不能保证规则前、后件中的项是正相关的，也不能减少挖掘频繁项集的时间开销。当规则的前件或后件存在负相关的项时，仍然可能产生无意义的关联规则。针对以上问题，基于数学期望，提出了正相关的频繁项集的概念，并改进了一种直接在FP-树中挖掘频繁项集的算法，挖掘出正相关的频繁项集，从而有效地解决以上问题。实验表明，该算法可以大幅度地减少所产生的频繁项集数量，显著地降低了挖掘频繁项集的时间开销。对于大型数据集，尤其是稠密型数据集，该算法具有良好的性能。     

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．     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于无向项集图的动态频繁项集挖掘算法.当事务数据库和最小支持度发生变化时,该算法只需重新遍历一次无向项集图即可得到新的频繁项集.该算法不仅简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间等优点.     

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。     

基于交易数据库的关联规则生成算法FAS及其应用

生成关联规则算法FAS,能够迅速区分某频繁项集的所有关联规则的前件和后件,生成给定频繁项目集的关联规则。基于FAS算法,设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR—Miner。该系统主要包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分,不仅实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度一可信度”形式的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。     

一种更新频繁项目集的快速算法

数据库的更新会引起数据库中的关联规则的更新,找出更新后的所有的频繁项目集,也就能生成更新后的关联规则,因此关联规则的更新就转化为频繁项目集的更新。UWEP算法 利用以前的挖掘结果来减少挖掘新的频繁项目集的开销,采用了一些优化技术来减少数据库的扫描次数和候选项目集的数量,但UWEP算法只能处理增加新事务的情况。本文提出 的UWEP2算法是UWEP算法的扩展,能处理数据库中事务的增加、删除、修改等情况。我们将它与另一种更新频繁项目集的算法FUP2比较,实验显示,UWEP2算法比FUP2算法生成的候选项目集要少,性能要高。     

最大频繁项目集的增量式更新算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

Dataless Transitions Between Concise Representations of Frequent Patterns

For many data mining problems in order to solve them it is required to discover frequent patterns. Frequent itemsets are useful e.g. in the discovery of association and episode rules, sequential patterns and clusters. Nevertheless, the number of frequent itemsets is usually huge. Therefore, a number of lossless representations of frequent itemsets have recently been proposed. Two of such representations, namely the closed itemsets and the generators representation, are of particular interest as they can efficiently be applied for the discovery of most interesting non-redundant association and episode rules. On the other hand, it has been proved experimentally that other representations of frequent patterns happen to be more concise and more quickly extractable than these two representations even by several orders of magnitude. Hence, such concise representations seem to be an interesting alternative for materializing and reusing the knowledge of frequent patterns. The problem however arises, how to transform the intermediate representations into the desired ones efficiently and preferably without accessing the database. This article tackles this problem. As a result of investigating the properties of representations of frequent patterns, we offer a set of efficient algorithms for dataless transitioning between them.