基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

改进的Apriori算法在高校教学管理系统中的应用

在关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种改进的Apriori关联规则算法,并将该算法应用于高校教学管理系统中的课程关联挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

关联规则挖掘在医保稽查中的应用研究

关联规则挖掘是从事务数据库中发现大量数据中项集之间存在的有意义的隐藏关系。本文探讨了关联规则挖掘如何应用于医保稽查工作,并论述了对Apriori算法进行的具有针对性的改进。     

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

一增量式关联规则的改进算法

本文提出了一种通用的增量式关联规则挖掘算法MIAR,可用于数据库更新改变时的挖掘.研究并提出了增量式关联规则挖掘中的重要性质,充分利用上一次挖掘出的知识,对候选项集进行修剪.确定了一种启发式的数据库选择扫描策略,在保证候选项集数不会增长很快的情况下,减少数据库扫描次数,有效提高算法的时间性能.大量数据试验算法优越于Apriori和FUP2.     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

一种提取关联规则的数据挖掘快速算法

提出了一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法。该算法以典型的Apriori和DHP算法为基础，提出了中间检查点、等从项目类等概念，并对Apriori中的Apriori-gen算法进行了改进。结果表明，它较Apriori有明显的提高。     

基于模式矩阵的FP-growth改进算法

数据挖掘中关联挖掘算法比较典型的有Apriori和FP—growth算法．实验和研究证明FP—growth算法优于Apriori算法．但是针对大型数据库这两种算法都存在着较大缺陷，不仅要两次或多次扫描数据库，而且很难处理支持度和数据变化等关联规则更新问题．作者提出了基于模式矩阵的FP—growth改进算法，它至多扫描数据库一次，特别在更新问题上不用重新扫描数据库．通过实验结果分析，验证了这种改进算法相对于原有FP—growth算法的优势，特别在大数据集下，大大降低了挖掘的时间复杂度．     

数据挖掘关联规则Apriori算法的优化

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能.     

基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

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。     

Apriori_Q:关联规则的有效求解

通过对Apriori算法的分析，提出了一种关联规则挖掘的改进算法Apriori_Q。该改进算法减少了模式匹配和对数据库访问的次数，理论分析与实验结果表明，Apriori_Q提高了关联规则生成的效率，因而更具有实用价值。     

改进的关联规则挖掘算法-MIFP-Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.     

一种自适应快速关联规则挖掘算法

提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法——自适应快速关联规则提取算法。该算法以经典的Apriori算法及其他各种优化算法为基础，引入了自适应步长和扫描树的概念，并采用修剪法对Apriori算法进行了改进。理论分析与实验结果表明，该算法比Apriori算法的应用效率高，同时也证实了其有效性。