关联规则维护方法的研究

频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程.该文提出一个新的维护算法,用来解决关联规则的更新维护问题.     

基于Rough集的单维布尔关联规则的挖掘算法

利用Rough集理论中关于等价类的概念，提出了单维布尔关联规则问题挖掘算法，考虑到关联规则设定单一最小支持度阈值的局限性，提出使用多个最小支持度的办法进行频繁项集的发现，利用兴趣度对单维布尔关联规则进行评价.     

一种关联规则增量更新算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题.频繁项目集是在给定的交易数据库D下满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着数据集的增减,就会产生不同的频繁项目集.如何发现在数据集变化情况下频繁项目集快速和高效地更新是文中解决的问题.为此提出了一种改进的增量更新算法,实验结果表明此算法有较好的效果.     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

关联规则增量式更新算法

本文提出以AprioriTid为基础的关联规则增量式更新算法.利用AprioriTid算法只需扫描一次事务数据库的优良性,考虑在事务数据库D不变时,而最小支持度和最小可信度发生变化时关联规则更新问题.     

关联规则增量式更新算法

本文提出以AprioriTid为基础的关联规则增量式更新算法.利用AprioriTid算法只需扫描一次事务数据库的优良性,考虑在事务数据库D不变时,而最小支持度和最小可信度发生变化时关联规则更新问题.     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法

现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.     

数据挖掘中的增量式关联规则更新算法

设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能.     

基于频繁模式挖掘知识库的增量式更新算法的研究

利用FP-tree算法产生的知识库,对关联规则的增量式更新问题提出了IUA_FPKB新算法.该算法可以有效地利用知识数据库中保留的频繁模式树,减少了对原挖掘数据库和更新后的数据库的扫描次数,提高了算法的运行效率.     

一种基于关联规则的增量数据挖掘算法

分析了关联规则增量更新挖掘算法FUP和IUA,指出了其效率低下的主要原因.针对关联规则增量更新问题,提出了一种新的简单高效的增量挖掘算法LIUA,并对算法LIUA进行了测试,测试结果表明算法是高效、可行的.     

一种新的加权关联规则增量更新算法

考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题,提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法,解决了增加项目集的加权关联规则更新问题,与对新数据库重新运行算法相比,其运行效率有显著提高.     

分布式环境下约束性关联规则的快速更新

研究分布式环境下约束性关联规则更新问题,包括数据库中事务增加和删除2种情况.引入向导集的概念,提出基于全局局部模式的约束性关联规则增量式更新算法DUCAR,其中包括局部约束性频繁项目集更新算法ULFC和全局约束性频繁项目集更新算法UGFC.该算法充分利用原先的挖掘结果提高更新效率,首先从最高维的频繁n项目集进行更新,在更新过程中考虑约束条件,结合剪枝算法,生成较少数量的满足约束条件的候选项目集.将该算法用Java加以实现,采用多组数据对此算法的性能进行测试,并与其他算法作对比实验,实验结果表明,该算法是高效可行的.     

基于最小支持度阈值动态调整策略的最频繁项集挖掘算法

最频繁项集挖掘是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点,它决定了文本关联规则挖掘算法的性能.针对当前在最频繁项集挖掘方面的不足,改进传统的倒排表,并结合最小支持度阈值动态调整策略,提出一个新的基于改进的倒排表和集合理论的最频繁项集挖掘算法.另外,给出几个命题和推论,并把它们用于本文算法以提高性能,最后对所提算法进行实验验证.实验结果表明,该算法的规则有效率和时间性能比常用的两个最频繁项集挖掘算法(NApriori算法,IntvMatrix算法)都好.     

基于矩阵的关联规则增量式更新算法

关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要课题.实际应用中事务数据库不断更新,而发现频繁项集代价较高,因此需要提出用于数据库中关联规则的维护算法.本文提出了基于矩阵的MFUP(matrix fast updata)算法,该算法充分利用原有挖掘结果中候选频繁项集的支持数,能有效减少对数据库的重复扫描次数.实验表明,MFUP算法是高效的.     

维护关联规则的算法研究

提出了维护更新问题的背景,将维护更新问题分为4种情况进行研究.详细介绍了各种情况相应的维护关联规则的增量更新算法,并对其进行了分析与评价,指出了算法的优点和不足,提出了今后研究的方向.     

基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘

 针对现有拓扑关联规则挖掘算法不能够有效地提取长频繁约束拓扑关联规则,提出一种基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘算法,该算法适合挖掘带约束空间布局关系的长频繁拓扑关联规则;该算法用区间映射法的下行搜索策略产生候选频繁拓扑项目集,利用逻辑"与"运算计算拓扑关系事务的支持数.实验证明在挖掘长频繁约束拓扑项目集时,该算法比现有算法更快速更有效.