决策树剪枝加强的关联规则分类方法

传统关联规则挖掘在面临分类决策问题时,易出现非频繁规则遗漏、预测精度不高的问题。为得到正确合理且更为完整的规则,提出了一种改进方法 DT-AR(decision tree-association rule algorithm),利用决策树剪枝策略对关联规则集进行补充。该方法利用FP-Growth(frequent pattern growth)算法得到关联规则集,利用C4.5算法构建后剪枝决策树并提取分类规则,在进行置信度迭代筛选后与关联规则集取并集修正,利用置信度作为权重系数采取投票法进行分类。实验结果表明,与传统关联规则挖掘和决策树剪枝方法相比,该方法得到的规则在数据集分类结果上更准确。     

基于分类修剪的关联分类算法改进

针对现有关联分类算法资源消耗大、规则剪枝难、分类模型复杂的缺陷,提出了一种基于分类修剪的关联分类算法改进方案ACCP.根据分类属性值的不同对分类规则前项进行分块挖掘,并对频繁项集挖掘过程和规则修剪进行了改进,有效提高了分类准确率和算法运行效率.实验结果表明,此算法改进方案相比传统CBA算法和C4.5决策树算法有着更高的分类准确率,取得了较好的应用效果.     

新型决策树构造方法

决策树是一种重要的数据挖掘工具,但构造最优决策树是一个NP-完全问题。提出了一种基于关联规则挖掘的决策树构造方法。首先定义了高可信度的近似精确规则,给出了挖掘这类规则的算法;在近似精确规则的基础上产生新的属性,并讨论了新生成属性的评价方法;然后利用新生成的属性和数据本身的属性共同构造决策树;实验结果表明新的决策树构造方法具有较高的精度。     

基于关联规则的网络漏洞信息数据挖掘方法

为提高对网络漏洞信息数据的挖掘效率,提出关联规则下网络漏洞信息数据的挖掘方法。通过粒子群空间聚类算法生成关联规则,构建决策树挖掘漏洞,建立适应度函数来评价漏洞信息数据的挖掘效率,完成对网络漏洞信息数据的有效挖掘。实验结果表明,运用该方法挖掘网络漏洞信息数据时,构建决策树所消耗的时间较短,挖掘方法效率较高,能够有效处理大量的数据集。     

基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发,分析处理过程中存在的问题,提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法.分析医疗数据的关联规则,采用关联分析(Apriori)算法和频繁模式树(Frequent Pattern Growth,FP-Growth)算法挖掘数据.以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据,按照医疗数据特...     

一种联合检测命名数据网络中攻击的方法

兴趣泛洪攻击(interest flooding attack,IFA)和合谋兴趣泛洪攻击(conspiracy interest flooding attack,CIFA)是命名数据网络(named data networking,NDN)面临的典型的安全威胁.针对现有检测方法的检测特征单一因此不能有效地辨别攻击种类以及检测率不够高等问题,提出一种基于关联规则算法和决策树算法联合检测NDN中攻击的方法.首先,通过提取NDN路由节点的内容缓存(content cache,CS)中的数据信息挖掘CS中新的检测特征“缓存增长率”,实验发现“CS数据包增长率”是辨别IFA还是CIFA的有利依据.其次,使用关联规则算法将新的检测特征与待定兴趣表(pending interest table,PIT)中多个检测特征联合,寻找各个特征之间的关联性并将其作为决策树的输入.最后,使用决策树算法检测攻击.该方法使用决策树算法和关联规则算法联合检测NDN中的攻击,不仅避免了单一特征检测攻击造成的误判并且丰富了决策树的分类属性.分析仿真结果表明该检测方法可以精确地区分并检测IFA和CIFA并且提高了检测率.     

关联规则挖掘算法在高校专业课设置中的应用

关联规则是一个应用广泛的数据挖掘算法,本文介绍了关联规则算法的工作原理,如何配置关联规则算法的参数及建立挖掘模型.结合一个高职院校的实例,对关联规则挖掘算法在专业课设置中的应用进行了研究,并对挖掘得到的结果进行了具体分析.     

基于R语言的Apriori算法在挖掘商品交易数据中的应用

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,广泛应用于商业领域与网络安全领域.描述了使用R语言arules扩展包的Apriori算法对真实的商品交易数据进行关联规则挖掘的过程,并对挖掘结果进行分析.对商品交易数据的关联规则挖掘思路可借鉴应用于其他情景的关联规则挖掘.     

基于关联规则的决策树算法

通过将关联规则与决策树算法相结合,形成一种基于关联规则的决策树算法。该算法对不同时期同一事务的异种数据结构进行处理,得到一种可扩展的多分支分类决策树,使得改进后的决策树算法具有良好的可扩展性。该算法解决了传统分类算法在数据集维度发生变化时分类过程无法持续进行的问题。     

基于人工免疫的多维关联规则挖掘及其应用研究

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前,关于单维关联规则的成果已经比较成熟,但是对于多维关联规则问题因为存在显著的组合爆炸问题,至今尚未完美解决.提出了一种基于人工免疫的多维关联规则挖掘算法.算法充分利用了人工免疫的记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了多维关联规则的挖掘速度.结果表明,该算法应用于煤与瓦斯突出预测中,具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索,在多维关联规则的挖掘中具有可行性和高效性.     

关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤，并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上，分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系，并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法，蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

基于Rough Set带结论域的关联规则挖掘

论文构建了一种基于RoughSet(RS)带结论域的强关联规则挖掘模型,采用约简决策表和改进的Apriori算法来挖掘关联规则,提高了关联规则的挖掘效率和挖掘质量,提出并实现了带结论域的关联规则挖掘的解决方案。     

基于领域本体与概念格的关联规则挖掘

关联规则是数据挖掘中的核心任务之一,近年来国内外对关联规则算法的改进取得了比较大的成果.概念格是由二元关系导出的形式化工具.体现了概念内涵和外延的统一,非常适合于发现数据中的潜在关系,因此关联规则的提取也是概念格的一个主要的应用领域,极大的提高了关联规则的挖掘效率,然而由于缺乏领域知识的指导,所挖掘出的规则有些是无意义的或无法满足用户的需要,所以在规则的提取中需要引入领域知识,而领域本体是领域知识的清晰而结构化的表示,因此提出了应用领域本体对生成的概念格进行调整,从而实现对规则提取的指导,以发掘出高层关联规则以及多层次间的关联规则,以满足用户的需要.     

基于免疫算法的多维关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题,文章给出了一种基于免疫算法的多维关联规则挖掘算法,算法充分利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了关联规则的挖掘速度。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

联机分析关联规则挖掘的研究

在对关联挖掘、数据仓库、OLAP研究的基础之上，提出了联机分析关联规则挖掘的方法，并给出了针对该方法的特定算法。研究表明，同孤立的关联规则挖掘方法相比，该方法具有较大的灵活性和更高的效率。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

向量法长度递减支持度约束下的关联规则

关联规则挖掘中的长模式，通常支持度较低，但仍然具有潜在的价值。为了挖掘长模式下的有效关联规则，该文提出了一种在新的长度递减支持度约束条件下采用向量法进行的关联规则挖掘。该方法能够挖掘更多有效的长模式，减少无用的短模式，提高了关联规则挖掘的效率。     

基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法

数据挖掘过程中只考虑数据项权重或者只考虑时态语义会导致挖掘结果不全面。针对该问题,对加权关联规则、时态关联规则和时态数据周期规律进行研究,将权值、K-支持期望和周期等概念引入到时态关联规则中,提出一种基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法。以某管理系统审计数据为例进行实验验证,结果表明该算法能够准确地挖掘出数据库中的加权时态关联规则,与加权关联规则算法相比,在时间复杂度相同的情况下能使关联规则的挖掘结果更加全面。