一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率，提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次，不产生候选项目集，也不使用逐层迭代的方法，大大提高了频繁项集的发现效率。     

一种基于无向项集图的频繁项集挖掘算法

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于无向项集图的频繁项集挖掘优化算法。该算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。     

矩阵与前缀树方法挖掘频繁项集

传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。     

基于索引数组的频繁项集挖掘算法*

基于现有的关联规则挖掘算法,提出了一种通过循环迭代增加项为项集后缀的方式产生所有项集的新方法,构造了一种新的数据结构—索引数组,存储所发现的频繁1-项集及其相关信息,以便快速发现项集与事务之间的关系;并提出了一种基于索引数组的频繁项集挖掘新算法。该算法只需扫描数据库两次就能发现所有频繁项集。实验结果表明,该算法可以有效提高频繁项集的挖掘效率。     

基于属性分组的高效挖掘关联规则算法

挖掘频繁项集在数据挖掘中有着重要的作用。目前,关于频繁项集的挖掘问题已经提出了一些算法,虽然实现了一次扫描数据库即可以发现所有的频繁项集,但是当属性数目很多时,算法的执行效率下降很快。论文首次提出了利用属性分组作为挖掘关联规则的工具,给出了基于属性分组的频繁项集挖掘算法,用矩阵来存储数据库属性间的信息并提取频繁项集,而且不产生候选项集。经实验验证该算法是快速有效的。     

基于磁盘存储1项集计数的增量FP＿GROWTH算法

随着数据集规模的不断增大,提高频繁项集的挖掘效率成为数据挖掘领域的研究重点。频繁项集的增量更新挖掘算法因其可以利用已挖掘发现的信息提高对新数据集的挖掘效率,成为重要的研究方向。但现有频繁项集增量更新算法大多基于APRIORI算法框架,性能提高有限。最近出现的建立在FP‐T REE等树形结构上的增量更新算法又往往存在树形结构调整困难、已发现频繁项集及树形结构保存效率较低等问题,算法性能有待进一步地提高。对此,通过分析增量挖掘过程中的关键信息,提出了一种基于磁盘存储1项集计数的增量FP＿GROWTH算法（IU＿FPGROWTH＿1COUNTING）。该算法无需保存临时树形结构及临时挖掘结果,可以在原数据集及支持度均发生变化时,减少FP＿GROWT H算法对数据集的扫描,提高频繁项集的挖掘效率。在生成以及真实数据集上进行了验证实验以及性能分析,结果表明IU＿FPGROWTH＿1COUNTING是一种有效的频繁项集增量更新挖掘算法。     

基于项编码的分布式频繁项集挖掘算法

Apriori算法是解决频繁项集挖掘最常用的算法之一,但多轮迭代扫描完整数据集的计算方式,严重影响算法效率且难以并行化处理。随着数据规模的持续增大,这一问题日益严重。针对这一问题,提出了一种基于项编码和Spark计算框架的Apriori并行化处理方法——IEBDA算法,利用项编码完整保存项集信息,在不重复扫描完整数据集的情况下完成频繁项集挖掘,同时利用Spark的广播变量实现并行化处理。与其他分布式Apriori算法在不同规模的数据集上进行性能比较,发现IEBDA算法从第一轮迭代后加速效果明显。结果表明,该算法可以提高大数据环境下的多轮迭代的频繁项集挖掘效率。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项集挖掘算法

多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖掘效率。实验结果证明,该算法的效率优于同类算法。     

在线挖掘数据流闭频繁项集的高效算法

数据流闭频繁项集挖掘算法得到了广泛的研究,其中一个典型的工作就是NewMomen、算法。针对New- Moment算法存在搜索空间大而造成算法时间效率低的问题,提出了一种改进的数据流闭频繁项集挖掘算法A-Ncw- Moment。它设计了一个二进制位表示项目与扩展的频繁项目列表相结合的数据结构,来记录数据流信息及闭频繁项 集。在窗体初始阶段,首先挖掘频繁1一项集所产生的支持度为最大的最长闭频繁项集,接着提出新的“不需扩展策略” 和“向下扩展策略”来避免生成大量中间结果,快速发现其余闭频繁项集,达到极大缩小搜索空间的目的。在窗体滑动 阶段,提出“动态不频繁剪枝策略”来从已生成的闭频繁项集中快速删除非闭频繁项集,并提出“动态不搜索策略”来动 态维护所有闭频繁项集的生成,以降低闭频繁项集的维护代价,提高算法的效率。理论分析与实验结果表明,A-New- Moment算法具有较好的性能。     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比,在执行效率上有显著提高。     

一种基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。     

一种动态的频繁项集挖掘算法

提出了一种基于无向项集图的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时，该算法只需重新遍历一次无向项集图，即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比，在执行效率上有显著提高。     

基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法

以TOP-k-ClosedMiner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM。该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略。实验表明,Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率。为得到能直接用于预测的有效信息,提出基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法(CARM)。通过对已挖掘出的各频繁项集中的频繁项进行相关性计算,得到频繁项之间的互补替代关系,并以互补替代关系图(CAG)的形式直观表示,便于决策者做出准确、合理的判断。实验表明,CAG比频繁项集表示的信息更有效、更精确。     

基于排序索引矩阵的频繁项集挖掘算法

针对Apriori算法产生候选项集的问题,提出一种基于排序索引矩阵(SIM)的频繁项集挖掘算法.将频繁1-项集形成的1-项集向量依次与对应矩阵相乘,生成频繁2-项集.从频繁3-项集开始,对每次生成的频繁k-项集建立SIM,借助SIM结构实现项集的跨越式搜索和连接.整个过程只需扫描一次数据库,不会产生候选项集.实验结果表明,该算法能提高频繁项集的挖掘效率.     

基于二进制表示的频繁项集挖掘算法

发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高.     

基于差分隐私的不确定数据频繁项集挖掘算法

基于不确定数据的频繁项集挖掘算法已经得到了广泛的研究。对于记录用户敏感信息的不确定数据,攻击者可以利用自己掌握的背景信息,通过分析基于不确定数据的频繁项集,从而获得用户的敏感信息。为了从不确定的数据集中挖掘出基于期望支持度的前K个最频繁的频繁项集,并且保证挖掘结果满足差分隐私,在本文中,FIMUDDP算法（Frequent Itemsets Mining for Uncertain Data based on Differential Privacy）被提出来。FIMUDDP利用差分隐私的指数机制和拉普拉斯机制确保从不确定数据中挖掘出的基于期望支持度的前K个最频繁的频繁项集和这些频繁项集的期望支持度满足差分隐私。通过对FIMUDDP进行理论分析和实验评估,验证了FIMUDDP的有效性。