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基于聚类矩阵的入侵日志关联规则算法 总被引:1,自引:1,他引:0
分析已有的关联规则算法,提出一种基于聚类矩阵的入侵检测日志关联规则算法。当数据库和最小支持度发生变化时,只需扫描变动的数据即可得到新的频繁项集。实验结果表明,该算法只需扫描一次数据库,具有频繁k-项集生成速度快、节约时间等优点,能提高入侵检测日志数据库关联规则挖掘的效率,满足实时入侵检测系统的需要。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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郑继刚 《计算机与数字工程》2010,38(12)
传统的关联规则挖掘Apriori算法时间开销大,针对Apriori算法的不足之处,基于关系代数理论,利用关系矩阵及相关运算给出了搜索频繁项集的基于关系代数理论的关联规则挖掘(ORAR)算法.利用关系矩阵只需扫描数据库一次,以降低算法运行时间,挖掘频繁项集,最后通过仿真实验比较这两个算法的执行时间,讨论了数据样本量和最小支持度对算法性能的影响.通过大量的仿真实验证明改进的ORAR算法是高效的,减少了挖掘数据集中频繁项集的运行时间. 相似文献
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提出了一种基于聚类的挖掘关联规则Apriori改进算法,该算法只需扫描一次事务数据库,直接按事务项数生成聚类表,每次只需扫描部分聚类表就可生成频繁项集,减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高挖掘关联规则的效率。 相似文献
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基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新的高效算法 总被引:2,自引:2,他引:2
通过对已有的诸关联规则挖掘与更新算法进行深入的分析和研究,指出了其共同存在的问题与不足,提出了一种基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新方法。该方法既适应当数据库D中数据不变而用户指定的最小支持度和最小置信度这两个阈值变化的情况,也适合事务数据库D中数据发生变化的情况。当事务数据库D中数据不变时,仅需扫描数据库一次,便可建立项目集知识库KBD,然后可反复调整最小支持度和最小置信度进行关联规则挖掘与更新。而当事务数据库D中数据发生变化时,仅需扫描数据集d 和d-各一次;通过对项目集知识库KBD的更新来达到对频繁项目集和关联规则的更新。 相似文献
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在所有的关联规则的挖掘算法中Apriori算法是最为经典的一个,但Apriofi算法有两个缺陷,即要扫描多次数据库以及生成大量的候选集。本文提出一种利用对项进行编码的方法对该算法进行改进,通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。相同条件下的实验结果表明,该优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。 相似文献
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关联规则的高效挖掘算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,对其挖掘算法的研究具有十分重要的意义,经典的关联规则发现算法是一个多次遍历的算法,计算的复杂度较同,本文给出一种关联规则频繁数据集的发现算法,只需对交易序列扫描两次即可发现数据采的频繁数据集,算法效率得到了较好地提高。 相似文献
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采用频繁项目链表变换的频繁项目集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
周海岩 《小型微型计算机系统》2008,29(7)
频繁项目集的产生是关联规则挖掘的关键问题,经典的关联规则挖掘算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的.最新的研究已经开始探索合适的数据结构以支持进行极少次数的事务数据库的扫描,进而减少关联规则挖掘过程中巨大的I/O开销以获得更高的效率.文中利用频繁项目链表的数据结构,给出了一种仅需扫描两次事务数据库的关联规则挖掘算法 ,称为FILLT算法.该算法采取分而治之策略,对频繁项目链表实施分割、变换来进行关联规则挖掘.文中最后对这一算法的效率进行了理论分析和实验验证. 相似文献
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约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。 相似文献
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分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘算法MLFC和全局约束性频繁项目集挖掘算法MGFC.该算法根据布尔约束条件产生向导集,采用一种新的候选项集生成函数Reorder-gen,该函数通过向导集高效地产生分布式环境中满足约束条件的、数量较少且完备的候选项集,并且求解全局约束性频繁项集过程中,传送局部候选项集支持数的通信量为O(n),从而提高了算法的挖掘效率.将本文提出的算法加以实现,实验结果表明DCAR算法高效可行,其效率大约是DMA-IC算法的2-3倍. 相似文献
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分布式数据库多层关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对分布式数据库多层关联规则挖掘的理论和方法进行了研究,提出了一种基于频繁模式树FP-tree(Freguent Pattern tree)的快速挖掘算法DMAML_FPT(Distributed Mining Algorithm of Multiple Level based on FP-tree)。与类Apriori算法相比较,该算法最多只需扫描数据库三遍,不需产生和传输大量的候选项集,减少了数据通信量,从而提高了数据挖掘的效率。 实验结果表明算法DMAML_FPT是可行和有效的。 相似文献