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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。 相似文献
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关联规则挖掘综述 总被引:10,自引:0,他引:10
王小虎 《计算机工程与应用》2003,39(33):190-193
简要论述了关联规则挖掘的研究情况,给出了关联规则的分类方法,分析和评价了关联规则的一些典型算法,指出了关联规则的兴趣度,最后提出了关联规则研究的发展趋势。 相似文献
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针对关联规则挖掘中连续属性离散化时的"尖锐边界"问题,提出了一种用直觉模糊集合理论来改进关联规则挖掘的方法,定义了直觉模糊非支持度和非置信度的概念,阐述了"支持度-非支持度-置信度-非置信度"的关联规则挖掘度量机制.描述了直觉模糊关联规则挖掘的基本原理和算法,并给出了算法的基本步骤,最后用实例验证了此算法的有效性. 相似文献
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基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:1
关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型,在此基础上,提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强,兴趣度阈值的定义过于简单,所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后,将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。 相似文献
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Web日志中有趣关联规则的发现 总被引:16,自引:0,他引:16
关联规则挖掘是Web用法挖掘的一个重要研究课题。目前的Web日志关联规则挖掘算法忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要问题。对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究,结合网络拓扑结构,提出了Web拓扑概率模型和有趣关联规则(IAR)算法。利用Web拓扑概率模型对关联规则进行有趣度评价,得出有趣度高的规则,用于改善网络性能。实验显示了IAR算法如何提高规则的利用率和有效地改善网络拓扑,它可以成功地应用到Web用法挖掘中。 相似文献
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空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。 相似文献
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基于多最小支持度的空间关联规则发现 总被引:5,自引:0,他引:5
空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。 相似文献
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针对传统关联规则算法产生的规则关联性弱、种类少的缺点,结合Spearman秩相关系数,提出了一种多类关联算法。该算法在传统算法产生的强规则基础上,利用Spearman秩相关方法计算出规则中产品间的同步异步等相关性。将其作为兴趣度阈值,算法可同时产生同步正规则、异步正规则、同步负规则和异步负规则四类关联规则,且规则间联系紧密。实验结果表明了算法的有效性和优越性。 相似文献
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一种有效的关联规则增量式更新算法 总被引:8,自引:2,他引:6
关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。 相似文献
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一种实用的关联规则增量式更新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。该文提出了一种实用的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应的关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。 相似文献
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为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。 相似文献
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提高关联规则完整性和有效性的算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入兴趣度和负规则的概念,提出了在不降低运行效率的同时提高挖掘出的关联规则的有效性和完整性的算法,并且对算法本身作出了评价。 相似文献
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基于关联规则的数据挖掘技术对交叉销售的策略制定有着重要作用.针对关联规则算法需多次扫描数据库和可能产生庞大的候选集等问题,提出了一种新的基于关联规则的蚁群算法,利用蚁群算法中的信息素因子得到最强关联规则,从而找到具有商业价值的最大频繁项集.实验结果表明新算法充分发挥了蚁群算法自组织,多样性,并行性等优点,不仅增加了频繁项集的生成数量,而且较大的提高了它的生成效率. 相似文献
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关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Aptiori算法的效率上,而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法,并在这两种基本算法的基础上进行改进。提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数,对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。 相似文献
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一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献