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。     

一种基于时态约束的加权关联规则挖掘算法

时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,针对现有的大多数时态关联规则挖掘算法并没有考虑数据项的不同重要性,提出了一种新的加权时态关联规则挖掘算法。算法以项目的生命周期作为时间特征,并且允许用户设定不同的项目权重。算法采用了树和矩阵的数据存储结构,挖掘过程中只需扫描一次数据库,同时利用向量之间的交集操作加快了加权支持度的计算速度。仿真实验表明,优化算法具有良好的挖掘效率。     

一种新的加权关联规则模型

关联规则挖掘可以发现大量数据项集之间隐含的关系,在许多领域得到了广泛应用。目前很多关联规则挖掘算法已经被提出,这些算法一般都认为每个数据项的重要性相同。然而在现实中各个项目的重要性往往不同,从决策者角度出发,他们往往会优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目。论文分析了现有加权关联规则文献中存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型,给出了有效挖掘加权频繁项集的MWFI算法。     

一种加权时态关联规则挖掘算法

许多现实数据库都存在时态语义问题,因此在挖掘关联规则时附加上时态约束会使规则更具有实际意义。但目前提出的大多数时态关联规则挖掘算法,一般都认为每个数据项的重要性相同,而从决策者角度出发,往往会优先考虑利润较高的项目。提出了一种加权时态关联规则挖掘算法,以项目的生命周期作为时间特征,允许用户设定不同的项目权重。实验结果证明,该算法不仅能有效地发现加权时态关联规则,而且挖掘出的规则更有价值。     

多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对数据集中交易记录和数据项的重要性不同问题,提出了一种多最小支持度的加权关联规则挖掘算法,允许用户设定多个最小支持度,给出交易记录不同的权重,从而发现有价值的关联规则。该算法按项目的最小支持度升序对交易记录进行分类,按类别依次求出每一类别内的加权频繁集。在挖掘过程中由于剔除了冗余项目并对相同项集累加计数,且不需多次重复扫描数据库,从而提高了挖掘效率。实验结果表明,新算法能有效地从数据集中挖掘出加权关联规则。     

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。     

加权模糊关联挖掘算法

针对数量型关联规则挖掘中划分边界过硬问题,以及加权关联规则中为确保向下封闭性成立而引起的规则丢失问题,提出一种新的加权模糊关联挖掘模型及其挖掘算法 NFWARM.为了避免区间划分引起的边界过硬问题,该模型引入模糊集软化属性的划分边界;同时,使用属性权重刻画元素对规则的贡献,在保证频繁项集向下封闭性的情况下,不会引起规则丢失.实验结果表明,该算法适用于包含布尔型和数值型数据的大型数据库的规则挖掘,并且得到的频繁项目集数目和规则数目有显著增加.     

加权模糊关联规则挖掘研究

提出新的加权模糊关联规则挖掘算法——NFWARM算法,该算法重新定义模糊加权属性集的模糊加权属性,不会因为权值的引入而违反Apriori算法的反单调性,因此能直接应用Apriori算法进行加权模糊关联规则的挖掘,显著地提高关联规则挖掘算法精度和速度。     

加权布尔型关联规则的研究

为了解决加权支持率可能大于1的不足，对属性的权重集归一化，并提出第1类加权关联规则挖掘算法。此算法能有效地考虑属性的权重，并且认为规则的重要性随着规则中所含属性数量的增加而增加；但在有些数据库中，挖掘关联规则只需考虑属性的权重，也就是说规则的重要性不随着规则中所含属性数量的增加而增加。该文通过对各个元素所作贡献的加权构造了一个加权数据库，提出了解决此类问题的第2类加权关联规则挖掘算法。     

模糊关联规则的加权挖掘算法

从实际应用角度,在对模糊关联规则挖掘算法进行改进的基础上,提出了模糊关联规则的加权挖掘算法(FARMA),以及简化的关联规则的加权挖掘算法(SFARMA),通过实验验证了算法的可行性,并对算法的性能进行了讨论.     

一种新的模糊加权关联规则挖掘算法

为了提高关联规则挖掘算法处理大数据集的性能,提出一种新的模糊加权关联规则挖掘算法——FWAR算法。通过建立模糊加权关联规则模型生成候选项目集,并进行剪枝,新建的模型按权值对项目进行排序,符合向下封闭性,并解决了已有挖掘算法计算量大的问题。仿真结果证明通过该算法得到解的质量和计算速度有显著的提高。     

基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法

针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的发展空间。     

A multi-level ant-colony mining algorithm for membership functions

Fuzzy data mining is used to extract fuzzy knowledge from linguistic or quantitative data. It is an extension of traditional data mining and the derived knowledge is relatively meaningful to human beings. In the past, we proposed a mining algorithm to find suitable membership functions for fuzzy association rules based on ant colony systems. In that approach, precision was limited by the use of binary bits to encode the membership functions. This paper elaborates on the original approach to increase the accuracy of results by adding multi-level processing. A multi-level ant colony framework is thus designed and an algorithm based on the structure is proposed to achieve the purpose. The proposed approach first transforms the fuzzy mining problem into a multi-stage graph, with each route representing a possible set of membership functions. The new approach then extends the previous one, using multi-level processing to solve the problem in which the maximum quantities of item values in the transactions may be large. The membership functions derived in a given level will be refined in the subsequent level. The final membership functions in the last level are then outputted to the rule-mining phase to find fuzzy association rules. Experiments are also performed to show the performance of the proposed approach. The experimental results show that the proposed multi-level ant colony systems mining approach can obtain improved results.     

加权关联规则的改进算法

论文讨论了加权关联规则问题,针对布尔类型的加权关联规则问题提出一种改进算法。该算法首先利用普通的关联规则算法产生频繁集,然后在该频繁集的基础上产生加权频繁集。同时,给出了最优的最小支持度设定方法,保证了普通关联规则算法所产生的频繁集为加权频繁集的超集。该算法有较高的效率,并且能够有效利用已有的关联规则算法。     

基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘

为了在事务数据库中发现关联规则,在现实挖掘应用中,经常采用不同的标准去判断不同项目的重要性,管理项目之间的分类关系和处理定量数据集这3个方法去处理问题,因此提出一个在定量事务数据库中采用多最小支持度,在项目集中获取隐含知识的多层模糊关联规则挖掘算法。该挖掘算法使用两种支持度约束和至上而下逐步细化的方法推导出频繁项集,同时可以发现交叉层次的模糊关联规则。通过实例证明了该挖掘算法在多最小支持度约束下推导出的多层模糊关联规则是易于理解和有意义的,具有很好的效率和伸缩性。     

基于FP-tree的多层关联规则快速挖掘算法

研究了多层关联规则挖掘的理论和方法，提出了一种基于FP-tree的快速挖掘算法FAMML_FPT。该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘，也能实现跨层次关联规则的挖掘，其中引入了修补项、跨层修补项的概念，以便从低到高逐层建立FP-tree，有效减少了扫描数据库的次数，且不用产生大量的候选项集，提高了数据挖掘的效率。     

基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用。目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法,这些算法都认为每个数据对规则的重要性相同。但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目,因此有必要加强这些项目对规则的影响,同时减弱另一些用户兴趣不大或认为不重要的项目对规则的影响。为此,论文提出了水平加权关联规则的问题,并结合Apriori算法,加以改进,给出了关于该问题的解决方案及有效算法New_Apriori。     

一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中最活跃的一个分支。目前提出的许多关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并产生大量候选项集,影响了挖掘效率。针对加权关联规则挖掘算法中多次扫描数据库影响算法性能的问题,对其进行了优化,采取了以空间换时间的思路,提出一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法。以求概率的方式设置项目属性的权值,通过矩阵向量存储结构保存事务记录,只需扫描一次数据库,并且采用不同的剪枝策略及加权支持度和置信度的计算方式。使用数据实例进行模拟实验,结果表明此算法明显提高了挖掘效率。