基于图像分割的两阶段空间关联规则挖掘算法

关联规则挖掘可以深入发现空间数据间的感兴趣知识。空间数据格式多样、数据量大,现有的算法并不适合。本文以RSI及产量图为数据源,提出了基于图像分割的两阶段空间关联规则挖掘算法,挖掘图像像素颜色值之间的空间关联规则。通过算法分析和实验,该算法是有效、可行的。     

基于前缀广义链表的快速关联规则挖掘算法

挖掘关联规别是数据挖掘研究的一个重要方面，而如何快速有效地挖掘出关联规则是当前研究的热点．本文提出了一种前缀广义链表，并应用此结构进行关联规则的挖掘，得到了一种快速的关联规则发现算法、该算法不仅方便、效率高，而且避免了产生组合爆炸问题．     

广义关联规则及算法研究

挖掘广义关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,数据挖掘领域的研究者在挖掘广义关联规则上作了大量的工作,使之成为一个具有普遍和实用意义的数据挖掘方法。文章就挖掘广义关联规则的算法进行了深入的研究。     

应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。     

分布式环境基于相似度的关联规则挖掘模型的研究*

介绍了关联规则挖掘的基本原理和方法,详细分析了分布式关联规则挖掘算法并给出其模型;提出一种充分考虑数据源异构性、基于相似度的的分布式数据挖掘方法.实验证明该模型提高了挖掘的准确率.     

一种基于前缀广义表的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要方面，关联规则的高效维护算法研究是当前研究的热点．传统更新算法与Apriori算法框架一致，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集．为此，该文对FP-tree进行了改进，引入了前缀广义表——PG-List，并提出了基于PG-List的关联规则挖掘(MARBPGL)与增量式更新算法(IUABPGL)．算法MARBPGL仅须扫描数据库两遍，算法IUABPGL在最坏的情况下仅须扫描原数据库一遍，扫描新增数据库两遍，且两个算法均无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了挖掘和维护的效率．理论分析和实验结果表明该文提出的算法是有效可行的．     

广义的关联规则挖掘算法

本文提供了在数据挖掘中的关联规则的分类方式，对一些典型算法进行了分析，最后提出了广义的关联规则挖掘算法AR_SET，利用集合“或”、“与”运算求解频集（FrequentItemset)，提高了挖掘的效率和速度。     

关联规则在教学信息中的应用研究

为了提高教学管理预知性，提高人才培养质量，以收集整理的学生基本信息、历史成绩数据及各项素质测评成绩为数据源，运用经典的关联规则挖掘技术进行挖掘，分析对学生成绩产生影响的因素等。通过分析算法和系统的实现结果表明，采用关联规则挖掘技术分析学生成绩的影响因素，可靠且可行。     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．     

关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤，并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上，分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系，并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法，蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

基于神经网络与组成份分析的关联规则挖掘

通过对关联规则挖掘的分类研究，提出了关联规则挖掘的分类定义方法，从项集的相关性出发，阐述了一种基于ANN-PCA的快速、高效的挖掘算法，从而扩展了关联规则挖掘的应用。实验证明了该算法的有效性。     

调整模糊控制规则的规则表旋转法

提出了用规则表旋转法修改控制规则的方法. 模糊控制器通常是基于专家经验或对象模型而设计的. 无论模糊模型或是经验都是粗糙和不能令人满意的. 提出的方法可以通过旋转规则表来调整原始的规则. 仿真结果说明, 这个方法是一种在模糊控制系统中有效调整规则的方法.     

基于关联规则的IDS规则库构建应用研究

入侵检测系统的检测性能很大程度上取决于规则库的更新.网络安全的日益严峻对入侵检测系统的规则提取提出了更高要求.提出了将关联规则算法运用于入侵检测系统规则库更新的设想,阐述了传统的关联规则算法,并针对其入侵检测系统中的应用进行改进.以Snort为例,详细描述了用改进的关联规则算法挖掘网络数据集,然后将结果转换为入侵检测规则的过程,并以实验说明了应用关联规则构建入侵检测系统规则库的可行性.     

Mining high coherent association rules with consideration of support measure

Data mining has been studied for a long time. Its goal is to help market managers find relationships among items from large databases and thus increase sales volume. Association-rule mining is one of the well known and commonly used techniques for this purpose. The Apriori algorithm is an important method for such a task. Based on the Apriori algorithm, lots of mining approaches have been proposed for diverse applications. Many of these data mining approaches focus on positive association rules such as “if milk is bought, then cookies are bought”. Such rules may, however, be misleading since there may be customers that buy milk and not buy cookies. This paper thus takes the properties of propositional logic into consideration and proposes an algorithm for mining highly coherent rules. The derived association rules are expected to be more meanful and reliable for business. Experiments on two datasets are also made to show the performance of the proposed approach.     

关联规则的分层表达

关联规则通常以规则列表形式表达，而许多关联规则挖掘算法往往产生大量规则，这给用户理解规则和从中找出感兴趣的规则带来了极大困难。为了标识重要的规则，而又保持挖掘结果的完整性，提出了根据规则的通用性，按照由概括—具体的方式分层表达关联规则。先用挖掘结果的最概括规则集表达出最通用、最基本的领域知识，再根据用户要求分层查看概括规则下面更具体的规则。这种表达方式可以在不同层次上查看关联规则，使挖掘结果更容易管理和被人理解。     

例外关联规则挖掘

1 引言数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。通常,经过某些数据挖掘工具的挖掘后,例如,文[1]所给出的快速算法,我们会得到大量的关联规则。对用户来说,从这些大量的规则中找出自己感兴趣的规则十分困难,而且,也     

一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法

介绍了一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法，这种方法能决定规则数目，隶属函数的位置及形状．首先，介绍了基于超圆雏体隶属函数的模糊分类规则的基本形式；然后，介绍动态聚类算法，该算法能将每一类训练模式动态的分为成簇，对于每簇，则建立一个模糊规则；通过调整隶属函数的斜度，来提高对训练模式分类识别率，达到对模糊分类规则进行优化调整的目的；用两个典型的数据集评测了这篇文章研究的方法，这种方法构成的分类系统在识别率与多层神经网络分类器相当，但训练时间远少于多层神经网络分类器的训练时间．     

基于词性和语义知识的汉语句法规则学习

本文提出了一种汉语句法规则学习的新方法。本方法的特点是:在规则的学习和表示上都利用了词性、语义以及上下文相关的信息。它不仅能自动学习上下文无关的二元规则,而且还能自动发现词类搭配中的歧义结构,并利用语义和上下文相关信息将歧义规则在句法分析之前进行排除。实验结果表明,该方法较好地解决了汉语句法规则的自动获取及排歧问题并极大地降低了句法分析的难度,显示了很好的应用前景。     

最小冗余的无损关联规则集表述

传统关联规则挖掘得到的原始规则集包含大量的、杂乱的规则, 其中很多是冗余的, 这样的规则集难以被用户理解和应用. 针对这一问题, 探讨了原始规则集与规则集表述之间的关系, 提出了一个新的规则集表述模型. 该模型包含一个利用概率统计原理构建的推演系统, 能够从原始规则集中去除冗余规则, 得到无损的规则集表述. 这种规则集表述比原始规则集更简洁、更易于理解以及更便于用户管理和应用. 更重要的是, 该模型得到的规则集表述是无损的, 能够实现原始规则集和规则集表述之间的相互推演, 保证了信息的完整性. 在四个著名数据集上进行的实验表明, 规则集表述中的规则数量显著减少.     

基于VC 的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apriori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。