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.     

高效的关联规则挖掘算法

针对Apriori算法多次扫描数据库且生成的候选项集数量大的缺陷,提出了一种数据库优化策略,并结合修剪频繁集和连接优化策略,得到一种新的关联规则挖掘算法-NApriori算法.该算法减小了数据库的规模以及候选项集的数目,避免了连接过程中相同项目的重复比较.实验表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

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.     

基于项编码的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系的技术方法,关联规则挖掘Apriori算法需要多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,本文提出了基于项编码的关联规则挖掘算法CA（Coding-based Apriori）,只需要第一遍扫描数据库并对每个项完成编码,以后的过程都是针对编码进行,不需要多次扫描数据库。相同条件下的实验结果表明,优化后的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.     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

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.     

一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。提出了一种新的Apriori的改进算法,该算法在生成k(k>1)项频繁集时,不需要重新扫描数据库,只是在生成1项频集时,才需要扫描事务数据库,有效地减少了对事务数据库的读操作,在时间复杂度上较经典的Apriori算法有更加优越的性能。     

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。     

长项优先的产生算法——改进的Apriori算法

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.本文简单介绍了Apriori算法,提出了Apriori算法的改进方案--长项优先的产生算法,它基于传统Apriori算法,通过改变候选项集的产生顺序来减少数据库访问,从而提高效率.     

针对高项频繁集的关联规则改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容之一，Apriori算法是其中的经典算法，而频繁集的提取问题则是Apriori算法中的关键。该文对Apriori算法性能进行了分析，针对其中的连接步和剪枝步实施了改进，提出了MApriori算法。并通过算法仿真实验对这两种算法进行了比较，结果证明改进后的算法加快了高项频繁集的产生速度，从而提高了挖掘的效率。     

高效中药关联规则发现算法研究及应用

将关联规则发现算法引入到中药配方数据库的数据挖掘中,以求发现方剂中单方之间的关联规则及中药中的药对药组,可以为中药中新药的研制提供重要依据。由于常用的关联规则发现算法：Apriori算法存在多次扫描数据库的缺陷,提出了一种基于矩阵的关联规则发现算法：Apriori_Matrix算法,该算法优化了Apriori算法中集合连接过程多次比较所花费的时间,可极大地提高关联规则挖掘的效率。针对中药数据库中单方的种类有限、配伍规则各不相同、同一种病症对应多种方剂的情况,改进算法有助于缩短新药研制的周期。     

一种改进的关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用研究

为了解决网络入侵检测领域使用Apriori算法挖掘频繁模式效率不高、精度不够的问题,引入自适应步长跃进、动态修剪候选频繁项集的概念,提出一种新的改进关联规则挖掘算法,该算法较Apriori算法有比较明显的优势,可以广泛应用于大规模入侵检测数据库的关联规则挖掘中.     

基于排序向量内积的关联规则挖掘算法

关联规则发现是数据挖掘中的重要研究课题之一。将挖掘的数据事务集压缩到一个布尔型向量矩阵中,只需扫描数据库一次,合理利用数据存储结构,且不会产生大量的候选集。实验表明,该算法不仅实现简单,与经典的Apriori算法进行相比,效率也有大幅提高,特别对大事务集、长项目集数据挖掘效果更为明显。     

基于布尔矩阵约简的Apriori算法改进研究

针对关联规则中Apriori算法存在的缺点,提出了一种基于布尔矩阵约简的Apriori改进算法。在该算法中,将事务数据库转换为布尔矩阵,并在矩阵最后增加1行2列,用来记录相同事务的个数和矩阵行与列中"1"的个数。将矩阵各列元素按支持数升序排列,使得算法在压缩过程中减少了扫描矩阵各列的次数,缩短了算法的运行时间。另外,为了提高算法的存储空间利用率,增加了删除非频繁项集的操作。实验结果和性能分析表明,相比现有的算法,改进后的算法具有更好的性能,能够有效地提高算法执行效率。     

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。     

一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要内容之一。通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于有向关联图的频繁项集挖掘算法,该方法仅需扫描数据库一次,避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了搜索速度。     

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Apfiori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。     

关联规则挖掘技术在煤矿安全预警系统中的应用研究

针对煤矿安全预警数据多源异构的特点,文章提出了一种采用关联规则挖掘技术对煤矿安全预警系统参数进行数据挖掘的设计方案,给出了关联规则挖掘模型及其算法分析,详细介绍了关联规则算法中的Apriori算法在煤矿安全预警系统中的应用及实现。仿真结果表明,该方案性能良好,是煤矿安全综合评价的一种有效方法。