一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

一种高效的多层和概化关联规则挖掘方法

通过对分类数据的深入研究,提出了一种高效的多层关联规则挖掘方法:首先,根据分类数据所在的领域知识构建基于领域知识的项相关性模型DICM(domain knowledge-based item correlation model),并通过该模型对分类数据的项进行层次聚类;然后,基于项的聚类结果对事务数据库进行约简划分;最后,将约简划分后的事务数据库映射至一种压缩的AFOPT树形结构,并通过遍历AFOPT树替代原事务数据库来挖掘频繁项集.由于缩小了事务数据库规模,并采用了压缩的AFOPT结构,所提出的方法有效地节省了算法的I/O时间,极大地提升了多层关联规则的挖掘效率.基于该方法,给出了一种自顶向下的多层关联规则挖掘算法TD-CBP-MLARM和一种自底向上的多层关联规则挖掘算法BU-CBP-MLARM.此外,还将该挖掘方法成功扩展至概化关联规则挖掘领域,提出了一种高效的概化关联规则挖掘算法CBP-GARM.通过大量人工随机生成数据的实验证明,所提出的多层和概化关联规则挖掘算法不仅可以确保频繁项集挖掘结果的正确性和完整性,还比现有同类最新算法具有更好的挖掘效率和扩展性.     

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.     

特定数据最大频繁集挖掘算法

针对在某些限定项目数与交易长度数据的关联规则挖掘中FP-growth算法执行效率很低的问题,提出一种最大频繁模式挖掘算法,该算法引入与FP-tree结构类似的All-subset tree存储所有的最大频繁项目集,无需在扫描数据库前指定最小支持度,可以动态给定最小支持度而不用重新扫描数据库。实验结果表明,该算法在这些特定数据的挖掘中,与FP-growth相比明显提高了挖掘效率。     

基于CAN-树的高效关联规则增量挖掘算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向。针对关联规则的增量挖掘问题,该文提出一种快速算法FIAFAR。算法使用CAN-树存储原始交易数据库,弥补了FP-树的不足,适应于增量挖掘以及最小支持度变化的情况。采用子父节点指针的设计,可以快速生成条件模式树,提高算法的效率。实验验证了算法的有效性。     

基于FP—tree的最大频繁项集挖掘新算法

研究挖掘关联规则的一个重要工作就是找出所有的频繁项集。基于FP—tree的最大频繁项集挖掘算法要多次生成大量的FP—tree,并且需要对其多次遍历,消耗了大量的时间。针对以上缺点,提出一种基于FP—tree并利用数组和矩阵技术进行优化的最大频繁项集挖掘算法（Mining Maximal Frequent Itemset。简称MMFI）,它既减少创建FP—tree的数量,又节省遍历FP—tree的时间,实验证明本算法是有效的。     

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法

针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法（frequent items ultrametric trees,FIUT）的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。     

一种飞行数据的模糊关联规则挖掘算法*

提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模糊频繁属性集集合中;最后比较模糊频繁属性集和负边界的变化,得到最终更新后的模糊频繁属性集和相应的关联规则。采用实际飞行数据验证了该算法可以避免反复和多层扫描数据库的时间消耗问题,模糊关联规则挖掘算法可以高效和准确提取增量关联规则。     

基于访问路径树的Web频繁访问路径挖掘算法研究

频繁访问路径发现是Web数据挖掘的重要研究内容。提出了一种挖掘连续频繁访问路径的高效算法：PS2算法,该算法利用访问路径树挖掘频繁扩展子路径,只需一次数据库扫描,试验表明该算法在效率上优于类Apriori的算法。     

一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘FP-Growth算法的基础上,提出一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法。文中给出了MFP算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库的过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP-Growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。     

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER，对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨，既考虑了数据库中事务增加的情况，又考虑了事务删除的情况；提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF．该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中，传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)；将文章提出的算法用Java语言加以实现，并对算法性能进行了研究；实验结果表明这些算法是正确、可行的，并且具有较高的效率．     

基于分区分类法快速更新频繁项集

目前已提出了许多频繁项集更新算法,但是它们往往需要至少扫描一次原数据库,且会丢失一些重要规则。为此,文章提出了一种新的快速更新频繁项集算法CUFIA(Classifying Update Frequent Itemsets Algorithm),该算法通过对新增事务数据分区后快速逐一扫描,获得频繁项集,并将它们归入3个不同的类别,从而不需要扫描原数据库,便可有效地挖掘出其中的频繁项集,且不丢失重要规则。研究表明,该算法具有很好的可测量性。     

基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则增量更新挖掘算法，但是它们在处理对新增事务敏感的问题时，往往会丢失一些重要规则。为此，文章提出了一种新的挖掘增量更新后的数据库中频繁项集的算法EUFIA（ Entirety Update Frequent Itemsets Algorithm），该算法先对新增事务数据分区，然后快速扫描各分区，能全面有效地挖掘出其中的频繁项集，且不丢失重要规则。同时，最多只扫描1次原数据库也能获得更新后事务数据库的全局频繁项集。研究表明，该算法具有很好的可测量性。     

约束最大频繁项目集的增量式更新算法

发现约束频繁(约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题，目前已有许多算法可用于发现约束频繁(约束最大频繁)项目集，而对约束频繁(约束最大频繁)项目集维护问题的研究工作却很少。因此，需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的约束频繁(约束最大频繁)项目集。为此。该文提出了一种快速的增量式更新约束最大频繁项目集算法IUACMFI，并举例说明了算法的执行过程。     

基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法

研究了大型事务数据库中关联规则的增量式更新总是，提出了一种基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法，以处理最小支持度或事务数据库发生变化后相应关联规则的更新问题，并对其性能进行了分析。     

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.     

Updating generalized association rules with evolving fuzzy taxonomies

Mining generalized association rules with fuzzy taxonomic structures has been recognized as an important extension of generalized associations mining problem. To date most work on this problem, however, required the taxonomies to be static, ignoring the fact that the taxonomies of items cannot necessarily be kept unchanged. For instance, some items may be reclassified from one hierarchy tree to another for more suitable classification, abandoned from the taxonomies if they will no longer be produced, or added into the taxonomies as new items. Additionally, the membership degrees expressing the fuzzy classification may also need to be adjusted. Under these circumstances, effectively updating the discovered generalized association rules is a crucial task. In this paper, we examine this problem and propose two novel algorithms, called FDiff_ET and FDiff_ET*, to update the discovered generalized frequent itemsets. Empirical evaluations show that our algorithms can maintain their performance even in high degree of taxonomy evolution, and are significantly faster than applying the contemporary fuzzy generalized association mining algorithm FGAR to the database with evolving taxonomy.     

缩减投影数据库规模的增量式序列模式算法

在增量式序列模式挖掘算法中,数据库更新只有插入和扩展2种操作,未考虑序列删除的情况。为此,提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式更新算法(IUFST)。在数据库和支持度发生变化时,IUFST算法分不同情况对频繁序列树进行更新操作,缩减投影数据库的规模,提高算法效率。实验结果表明,该算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

Incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table

Traditional temporal association rules mining algorithms cannot dynamically update the temporal association rules within the valid time interval with increasing data. In this paper, a new algorithm called incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table (IFTARMFGT) is proposed by combining the advantages of boolean matrix with incremental mining. First, multivariate time series data are transformed into discrete fuzzy values that contain the time intervals and fuzzy membership. Second, in order to improve the mining efficiency, the concept of boolean matrices was introduced into the fuzzy membership to generate a fuzzy grid table to mine the frequent itemsets. Finally, in view of the Fast UPdate (FUP) algorithm, fuzzy temporal association rules are incrementally mined and updated without repeatedly scanning the original database by considering the lifespan of each item and inheriting the information from previous mining results. The experiments show that our algorithm provides better efficiency and interpretability in mining temporal association rules than other algorithms.