基于灰色关联分析的Apriori算法的研究及应用

关联分析是一种重要的数据挖掘技术。文中结合房地产行业的特点,将关联分析方法应用于对消费者购房行为的研究中。传统的关联规则挖掘算法-Apriori算法在实际应用中存在着计算量大、挖掘效率低、产生大量不相关的关联规则等问题。为了减少计算量、提高挖掘效率、发现有价值的关联规则,提出了一种灰色关联度分析算法和Apriori算法结合的研究方法。首先采用灰色关联度分析算法得出影响消费者购房需求和偏好的关键因子,然后采用Apriori算法对关键因子和目标因子之间进行关联规则挖掘。以某市问卷调查的消费者信息记录进行建模,结果表明该关联分析方法具有较高的挖掘效率并且研究结果具有合理性和准确性。     

基于概念格的多值属性关联规则挖掘

针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量.通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率.实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率.     

一种基于向量的关联规则挖掘算法改进

通过对Apriori算法思想和传统的向量挖掘算法进行分析,提出一种基于向量运算的关联规则改进算法.该算法采用树形数据结构,克服了Apriori算法需多次扫描数据库这一缺点,并通过向量计算来避免生成候选项集,经过实验证明提高了关联规则挖掘的效率.     

云计算环境下基于MapReduce并行的Apriori算法优化研究

根据MapReduce模型并行运行实现的特点,针对可扩展性差的传统Apriori的特点和传统Apriori算法,采用了＂云＂强大的廉价计算处理方式和关联规则挖掘算法,改进提高Apriori算法的运算效率。通过改进在云计算环境下MapReduce编程框架,并且结合验证MR-Apriori算法的实验为基础,这对传统意义上的Apriori算法在数据挖掘过程中所出现的客观问题进行处理,从而真正意义上的完成了本文研究的基于MapReduce并行的Apriori算法的扩展性提升的目标,并且表明了元计算技术结合关联规则挖掘算法的可能性。     

基于矩阵的Apriori算法改进

对基于矩阵的Apriori算法进行了改进，同时改进了发现关联规则算法，将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来，可以大大减少扫描数据库的次数，从而提高算法的效率，在生成关联规则中，利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。     

Apriori算法的一种优化方法

介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法――En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率.在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值.同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集.实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率.     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apaod进行分析,发现该技术存在的问题.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.对Apriori算法做了改进.借助0-1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率.     

基于粗糙集和Apriori算法的中医病证关联研究

本文提出一种基于粗糙集理论和Apriori算法的关联规则挖掘方法并将其应用于中医病证关联分析。该方法通过属性约简抽取特征症状,然后在约简后的决策表上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘,提高了中医病证关联规则挖掘的效率。     

数据挖掘技术及其在旅游线路规划系统的应用

研究了旅游线路规划的现状．介绍了在旅游线路规划中使用的方法,引入了关联规则挖掘的基本概念,以及分析了其主要过程。并通过分析关联规则挖掘中的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori改进算法与旅游线路规划挖掘结合的概念,通过与Apriori算法相比较,提高了系统的效率,并给出了一种典型应用,获得了较理想的应用效果。最后结合当前的旅游网站特点,充分应用网站的信息,设计了一个旅游线路规划的挖掘系统。     

模糊关联规则算法在入侵检测中的应用

提出了一种结合Apriori和Kuok's算法的改进的模糊关联规则算法.在定义隶属函数、决策树结构和规则集相似度的基础上,采用改进的挖掘算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成和时间效率方面都显示了良好的性能.     

基于业务路径和频度矩阵的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘为分析机载网络关联故障及提高排故效率提供了重要方法。分析了经典Apriori算法的局限性,结合机载网络领域知识、矩阵运算和频繁项集性质,提出一种高效的关联规则挖掘算法。应用机载网络故障具有的基于业务路径的关联特征,提出分块挖掘策略,从而实现挖掘过程的噪声隔离。提出频度矩阵和特征向量,结合矩阵特点和频繁项集性质,设计5个扫描策略,从而减少了循环次数和对比运算。与Apriori算法 相比,新算法能有效提高频繁项集的搜索速率。     

一种基于事务压缩的关联规则优化算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于事务压缩的关联规则挖掘算法.该算法充分利用Apriori性质,通过减少候选集的组合和减少数据库的扫描来提高挖掘的速度和减少数据库的I/O操作时间的开销,有效提高了关联规则的挖掘效率.并在Apriori算法的基础上设计了Apriori改进算法.     

数据挖掘技术及其在旅游线路规划系统的应用

研究了旅游线路规划的现状,介绍了在旅游线路规划中使用的方法,引入了关联规则挖掘的基本概念,以及分析了其主要过程.并通过分析关联规则挖掘中的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori改进算法与旅游线路规划挖掘结合的概念,通过与Apriori算法相比较,提高了系统的效率,并给出了一种典型应用,获得了较理想的应用效果.最后结合当前的旅游网站特点,充分应用网站的信息,设计了一个旅游线路规划的挖掘系统.     

基于关联规则的民航不安全事件人因分析

基于同时暴露民航安全隐患的人因要素之间存在隐含关联规则的假设，针对民航不安全事件人因要素关联规则进行探究。采用Apriori关联分析和灰色关联分析的综合分析方法对不安全事件数据进行挖掘：通过Apriori关联分析方法，对人因要素数据进行集中频繁项集的挖掘，并提取相应的关联规则；通过灰色关联分析方法，衡量不同时间段各人因要素的关联程度，最终进行各人因要素对不安全事件的重要程度的排序。结果表明：12类人因要素中，困惑、分心以及情景感知问题联系最为紧密；情景感知问题对不安全事件的发生影响最大。     

基于数据分割的APRIORI改进算法

著名的Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法。本文采用数据库分割技术,这有利于提高关联规则算法的时间效率。