负关联规则的研究

传统的关联规则是A(=)┐B的形式,将这种形式加以扩展,讨论了A(=)┐B, ┐A(=)B,┐A(=)┐B三种形式,给出了一种负关联规则中支持度与置信度简单有效的计算方法.讨论了同时研究正、负关联规则后出现的矛盾规则问题,提出了用相关性解决这些问题的方法和一种挖掘频繁项集中正、负关联规则的算法,进行了算法的验证实验.实验结果表明,该算法能检测并删除相互矛盾的规则.     

负关联规则挖掘算法的研究与实现

传统的正关联规则主要考虑事务中所列举的项目,负关联规则不仅要考虑事务中所包含的项目,还要考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息。本文对负关联规则的相关定义、支持度及置信度的计算方法进行了分析讨论,并讨论了对负关联规则挖掘中出现的矛盾规则问题及利用规则相关性解决矛盾规则问题,最后给出了其挖掘算法及其实现。     

不完全数据库中的关联规则挖掘

在不完全数据库中挖掘关联规则是一个重要的数据挖掘问题,其关联规则的支持度和置信度不可能精确计算,但可以估计.基于关联规则支持度和置信度的估计,讨论了不完全数据库中关联规则的挖掘问题.     

基于关联规则兴趣度的课程设置研究

介绍数据挖掘和关联规则的概念,引入一个关联规则新的度量值——兴趣度,并使用Visual FoxPro开发了一个关联规则挖掘系统。在设定最小支持度、最小置信度和兴趣度的条件下,使用挖掘系统对计算机专业学生的专业课成绩进行关联分析,通过分析找出它们间的内在联系,为课程设置提供依据。     

基于关联规则与相似度的数据挖掘算法研究

针对使用传统关联规则算法挖掘大数据集时,挖掘过程中效率不高,挖掘出大量冗余规则的问题,提出了基于关联规则和相似度的数据挖掘算法(U-APR):首先,一次性读入数据并构建矩阵,并利用关联规则支持度度量的特性来增加判断属性,以加快结束迭代过程,从而改进了Apriori算法频繁扫描数据库问题;然后,使用相似度算法去除冗余的关联规则;最后,结合置信度、支持度和用户目标匹配度对挖掘结果进行排序输出,从而得到用户感兴趣的关联规则. 同时,应用该算法与目前常用的2种关联规则算法对广东某高校学生财务数据进行数据挖掘. 实验结果表明:与2种常用的关联规则算法相比,U-APR算法缩短了运算时间和提高了存储空间利用率,对用户分析挖掘结果有较好的优化效果.     

粗糙关联规则评价体系的研究

在关联规则评价中引入粗糙相关度的评价指标,构建了“粗糙支持度、粗糙置信度和粗糙相关度”的三维评价模型,对现有的关联规则的粗糙支持度和粗糙置信度的二元评价模型进行了拓展.     

基于关键属性约束的关联规则挖掘在日志分析中的应用

日志是计算机取证,入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法.针对基于置信度一支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性.     

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.     

正负关联规则挖掘的研究

传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。     

基于Apriori有效关联规则及其兴趣度的研究

通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则.鉴于此,给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量--相关支持度;利用两个性质消除了一定的冗余,同时利用相关支持度使挖掘出的规则更符合用户的需求,设计了挖掘出有效关联规则算法,在算法中利用导出的性质提高算法效率,较好地解决了上述问题.     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

基于序列模式的正负关联规则研究

序列模式可预测企业的发展方向，负关联规则可展现不良因素的根源，序列模式的正负关联规则为企业决策提供更全面的信息. 将序列模式和负关联规则的挖掘算法相结合，利用项集间的相关性，挖掘出序列模式的正负关联规则.     

正负关联规则挖掘算法在电子商务网站中的应用

摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。     

基于频繁模式树的正负项目集挖掘

传统的基于支持度—置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。在充分考虑用户感兴趣模式的基础上,采用一阶谓词逻辑作为用户感兴趣的背景知识表示技术,提出了一种基于背景知识的包含正负项目集的频繁模式树,给出了针对正负项目集的约束频繁模式树的构造算法NCFP-Construct,从而提高了关联规则挖掘的效率和针对性,实验结果显示该方法是有效的。     

属性受限状态下低维冗余聚类数据快速挖掘方法研究

针对传统数据挖掘方法存在挖掘精度低、速度慢、占用内存多而不适于实际应用等缺点,提出一种属性受限状态下低维冗余聚类数据挖掘方法。通过计算低维冗余聚类数据的支持度,把低维冗余聚类数据挖掘问题转变成频繁项集挖掘问题;利用支持度与可信度对关联规则产生结果进行评价,并添加属性对其进行限制,以减少无用规则的产生。通过属性位复用方法建立候选区域,产生关联规则集,对符合关联规则集的低维冗余数据进行聚类,实现对其挖掘。实验结果表明,通过所提方法对属性受限状态下低维冗余数据进行挖掘,挖掘速度快,结果可靠。     

用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

Research on Algorithm for Mining Negative Association Rules Based on Frequent Pattern Tree

Typical association rules consider only items enumerated in transactions. Such rules are referred to as positive association rules. Negative association rules also consider the same items, but in addition consider negated items （i. e. absent from transactions）. Negative association rules are useful in market-basket analysis to identify products that conflict with each other or products that complement each other. They are also very convenient for associative classifiers, classifiers that build their classification model based on association rules. Indeed, mining for such rules necessitates the examination of an exponentially large search space. Despite their usefulness, very few algorithms to mine them have been proposed to date. In this paper, an algorithm based on FP tree is presented to discover negative association rules.