基于SQL的多值多层关联规则挖掘

在分析研究关系数据库上关联规则挖掘现有方法的基础上,提出了一种基于结构化查询语言SQL的多值多层关联规则挖掘新方法。采用了一种新的根据概念分层的编码方法对多值属性进行离散化,然后利用SQL的查询语句,结合多值属性的编码,实现了关系数据库上的多层关联规则挖掘。实验表明,该算法具有快速、有效、易开发等优点。     

关系数据库中关联规则挖掘的一种高效算法

近年来，关系数据库被越来越多的行业采用，大量的生产、管理、科研等信息被收集存储，因此在关系数据库中进行有效的关联规则挖掘的需求日益增强。文中根据事务数据库中布尔型关联规则挖掘的相关理论和方法，在分析了关系数据库中关联规则挖掘具有的特殊性的基础上，从利用结构化查询语言(SQL)对关系数据库简便而高效的操作出发，提出了一种在关系数据库中挖掘多值型、多维型关联规则的简易算法。实验证明该算法具有较高的执行效率和一定的实用性。     

关系数据库中关联规则挖掘的一种高效算法

近年来,关系数据库被越来越多的行业采用,大量的生产、管理、科研等信息被收集存储,因此在关系数据库中进行有效的关联规则挖掘的需求日益增强.文中根据事务数据库中布尔型关联规则挖掘的相关理论和方法,在分析了关系数据库中关联规则挖掘具有的特殊性的基础上,从利用结构化查询语言(SQL)对关系数据库简便而高效的操作出发,提出了一种在关系数据库中挖掘多值型、多维型关联规则的简易算法.实验证明该算法具有较高的执行效率和一定的实用性.     

挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则

为了挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则，应用竞争聚集算法将记录在数量型属性上的取值划分成若干个模糊集，接着给出集合值关系数据库上数量型属的模糊关联规则的挖掘算法，此算法能将数量型属性模糊关联规则的挖掘问题转化为布尔属性关联规则的挖掘问题。最后通过一个实例说明挖掘算法的合理性。     

多表关联的关联规则提取SQL实现

在文献[1]的基础上，利用关系数据库本身的关系操作，把关联规则的提取扩展到整个数据库的具有关系互联的多表中，从而解决在关系数据库实际应用中需要多个数据表同时配合进行数据挖掘。在多表关联中，采用了标准关系数据库的关系操作，且运用单表的快速关联规则提取算法，因此此算法能够快速地提取整个数据库中的关联规则。     

区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法

讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干个模糊集,并提出区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法。仿真实例说明挖掘算法能够通过挖掘有意义的模糊关联规则来发现区间值关系数据库中蕴涵的关联性。区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法改进了标准可加性模型,并通过遗传算法调整模糊关联规则中三角模糊数的参数来提高预测的精度。     

基于量化相关模式的多值关联规则挖掘算法

为了解决多值关联规则挖掘中忽视罕见且有价值的非频繁模式的问题,提出了一种新的多值关联规则挖掘算法-QCoMine.该算法引入了量化相关模式的概念,通过考察多值属性间互信息熵和全置信度,找到具有强信息关系的属性集进而产生规则.实验结果表明,由于在属性层和区间层进行了剪枝,因此缩减了搜索空间,提高了算法的性能,且得到更高置信度、更有价值的规则.     

关系数据库中关联规则的挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面 ,目前的算法都是针对交易数据库的。探讨了关系数据库中关联规则的挖掘问题 ,提出在关系数据库中挖掘关联规则的方法和算法。     

一种基于关系数据库的模糊关联规则算法

文章针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性的问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出了一种基于关系数据库的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT)。实验结果表明,FARMBT算法是有效的。同时,关系数据库的广泛应用使FARMBT算法具有广泛的实用前景。     

一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法

提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行时间远远小于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.