增量更新关联规则挖掘算法研究

随着大型数据库系统在各行业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究课题,被广泛地应用。伴随挖掘数据库的规模不断发生变化,对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

增量更新关联规则数据库挖掘算法研究

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,大型数据库系统己经在各行各业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘便是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘是数据挖掘领域一个非常重要的研究课题,被广泛地应用于商业界、医疗保险、金融业、电信部门等。随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,因此如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

基于兴趣度-相关性规则挖掘的研究及在推荐选课系统的应用

通过分析和比较现有的关联规则挖掘算法,针对本研究的问题,采用一种改进的基于兴趣度的增量挖掘算法,该算法既适用于动态数据库的更新挖掘,又适用于最小支持度和最小置信度变化的更新挖掘.然后将其运用于推荐选课系统中,通过对学生已有成绩数据库信息和己选课信息进行深层次的数据挖掘,获取合理、可靠的课程结构关联规则.本系统既考虑课程之间关联规则的相关性,又考虑学生的学习能力和学习兴趣,为选课推荐服务提供更好的支持.     

数据挖掘中常用关联规则挖掘算法

文中首先介绍了数据挖掘中关联规则的经典算法--Apiori算法.再从宽度、深度、划分、采样、增量式更新等几个角度对关联规则挖掘进行了分类讨论.然后运用文献查询和比较分析的方法对常见的关联规则挖掘算法进行了概述,主要包括FP-growth算法、DHP算法、Partition算法、FUP算法、CD算法等算法.最后对关联规则挖掘的发展远景进行了展望.     

二进制挖掘算法在空间数据挖掘中的应用

现有的传统关联规则挖掘算法构建频繁候选项的方式和修剪技术是其应用于空间数据挖掘的技术难题.针对空间数据挖掘中数据库的属性特点,将基于二进制的挖掘算法应用于空闻数据挖掘中.该算法用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算支持数,有效地解决了现有挖掘算法在空间数据库中提取关联规则时存在的难题.     

一种基于FP-树的最大频繁模式增量更新挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向,人们已经提出了许多用于发现数据库中关联规则的算法,但对关联规则的增量维护问题的研究较少.深入分析了增量更新情况,使用了目前较高效的最大频繁模式挖掘算法FP-Max,并对其进行改进.基本思想:①基于FP-树;②考虑了数据集中,数据增加情况下FP-树的更新;③对FP-Max算法进行改进来更新、维护已经挖掘出来的最大频繁模式.     

一种基于线性链表的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向，其算法主要有Apriori算法和FP—growth算法，它们需要多次扫描事务数据库，严重影响算法的效率。为了减少扫描事务数据库的次数，本文提出一种基于线性链表（LinearLinker）的LL算法，它只需扫描事务数据库一次，把事务数据库转换为线性链表LL，进而对LL进行关联规则挖掘。实验表明，LL算法的时间开销明显优于Apriori算法和FP—growth算法，且LL算法通过定义备用候选频繁项目集，有效地支持了关联规则的更新挖掘。     

聚类后的关联规则快速更新算法研究*

关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究,指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此,在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上,讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘,使其可以有效地压缩数据规模。给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述。实验结果表明,算法性能优良,提高了数据挖掘执行效率。     

数据挖掘中常用关联规则挖掘算法

文中首先介绍了数据挖掘中关联规则的经典算法——Apriori算法。再从宽度、深度、划分、采样、增量式更新等几个角度对关联规则挖掘进行了分类讨论。然后运用文献查询和比较分析的方法对常见的关联规则挖掘算法进行了概述,主要包括FP—growth算法、DHP算法、Partition算法、FUP算法、CD算法等算法。最后对关联规则挖掘的发展远景进行了展望。     

基于关联规则的网络故障告警相关性分析

针对网络故障复杂、告警数据库信息量大等问题,提出一种改进的增量式关联规则挖掘算法。采用关联规则挖掘技术,对告警数据库中的更新规则进行增量关联规则挖掘,将传统告警分析方法与挖掘出的关联规则相结合,应用于网络故障告警相关性分析中。实验结果表明,该算法能减少冗余规则,提高挖掘效率。     

空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系，更需要挖掘元组之间的关系——横向关系，如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式，借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法，对空间关联规则进行完整定义，并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中，提出一种新算法，该算法根据挖掘任务进行约束，缩小挖掘空间，然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系，经过多次循环，获取非空间项集，进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程，并通过实例进行了验证。     

基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新的高效算法

通过对已有的诸关联规则挖掘与更新算法进行深入的分析和研究，指出了其共同存在的问题与不足，提出了一种基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新方法。该方法既适应当数据库D中数据不变而用户指定的最小支持度和最小置信度这两个阈值变化的情况，也适合事务数据库D中数据发生变化的情况。当事务数据库D中数据不变时，仅需扫描数据库一次，便可建立项目集知识库KBD，然后可反复调整最小支持度和最小置信度进行关联规则挖掘与更新。而当事务数据库D中数据发生变化时，仅需扫描数据集d 和d-各一次；通过对项目集知识库KBD的更新来达到对频繁项目集和关联规则的更新。     

一种基于FP树的挖掘关联规则的增量更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向．人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法，但对关联规则维护问题的研究却比较少．该文在FP树的基础上，引入支持度函数的慨念，对FP树进行改造，提出了一种关于挖掘关联规则的增量更新算法IFP—growth．该算法既考虑了数据集中数据的增加．同时又考虑了数据集中数据的减少等情况下关联规则的维护问题，并且还可以把增量更新的5种情形简化为3种情形．使用本算法来挖掘关联规则可以避免生成大量的候选项目集，而且非常高效．     

改进Apriori挖掘算法的网格实现

科学和工商业应用需要分析分布在各异构站点的海量数据。传统的关联规则挖掘算法探讨的对象基本上都是集中式的数据集,对分布式的动态数据库群无能为力,因而迫切需要对分布式数据挖掘算法进行研究探讨。在研究OGSA面向服务的体系结构基础上,将网格技术与数据挖掘技术有机地结合在一起,提出了一种基于网格的分布式关联规则挖掘方法。是改进Apriori挖掘算法在网格环境下的具体应用。仿真实验表明方法具备网格的并行挖掘特性,能够成功实现位于多个异构站点E的分布式数据挖掘,且挖掘速度和运算效率较之集中式Apriori挖掘算法有较大幅度的提高。     

基于关联规则的数据挖掘研究

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间相关联系的知识,这些重要信息是关于这些数据的整体特征描述以及对其发展趋势的预测,对决策的制定有着重要的参考价值。主要介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的概念,并对数据挖掘经典算法Apriori的进行了分析与改进,算法的改进可以有效地减少对数据库的扫描次数,使挖掘的效率更好更快。     

广义关联规则及算法研究

挖掘广义关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,数据挖掘领域的研究者在挖掘广义关联规则上作了大量的工作,使之成为一个具有普遍和实用意义的数据挖掘方法。文章就挖掘广义关联规则的算法进行了深入的研究。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

基于关联规则挖掘的weka数据挖掘应用

关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要方法,在许多数据挖掘领域得到应用。本文阐述了关联规则挖掘以及其关键算法,并针对具体的实例,描述了数据挖掘工具weka挖掘关联规则的过程。     

一种挖掘free项目集的快速算法

对关联规则的挖掘是数据挖掘中一个重要的问题 .通过挖掘 free项目集来挖掘关联规则已被证明是一种十分高效的方法 .Seg Free算法将数据库分成许多分段并在这些分段中查找 free项目集 .它只耗用很小的额外内存来存储在每个分段中项目集的支持度 ,却能极大的减少项目集匹配的时间 ,而项目集匹配的时间是整个挖掘过程的瓶颈 .在真实数据集上的试验已显示了它良好的性能 .它还能使用在其他的数据挖掘任务中     

新的关联规则的挖掘与更新算法

关联规则挖掘已取得了许多有效的算法,但是当事物数据库发生动态变化时,或数据库保持不变,而最小支持度和最小可信度发生变化时,关联规则的高效更新仍然是个复杂的问题.给出一种新的关联规则的挖掘算法.新的算法只需扫描数据库D一次,减少了I/O次数,为关联规则的更新打下很好的基础.