关联规则挖掘的一种改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题，R．Agrawal和R．Srikant于1994年提出的Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法，针对Apriori算法中频繁项集产生效率低这个核心问题，本文给出分辨矩阵、分辨向量并提出基于分辨矩阵的改进算法，它能有效提高频繁集的产生效率．     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

一种改进的关联规则挖掘算法

本文在Aprioi算法的基础上，引入了临时数据库及多支持度，使交易数据库的规模不断缩小，同时又灵活控制了各频繁项集产生的数量，结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度．该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率．     

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领域中的重要研究方向，该文在分析关联规则挖掘Apriori算法原理和性能的基础上，指出了该算法存在着两点不足：扫描事务数据库的次数和连接成高维候选项目集时的比较次数太多。并提出了一种效率更高的S-Apriofi算法，该算法通过采用新的数据结构和原理，克服了传统Apriori算法的缺点，从而大大提高了运算效率。     

关联规则挖掘算法研究及改进

关联规则挖掘是数据挖掘及知识发现领域的重要研究内容之一,其核心任务是挖掘数据库中的频繁项集.Apriori算法是频繁项集挖掘的有效算法.在Apriori的算法中,采用哈希树存储平凡项集的候补项集以便快速计算其支持度.本文在分析算法所存在的效率瓶颈的基础上,提出了一个有效的改进算法,通过利用一维数组替代算法中复杂的哈希树...     

一种Apriori的改进算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的.     

一种新的Apriori改进算法

Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的最有影响的数据挖掘算法之一,但由于数据挖掘本身决定其面临的是海量数据,因此在许多情况下会产生大量候选项集,从而严重影响挖掘的效率。本文提出一种简单有效的Apriori改进算法。     

一种改进的基于关联图的关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘研究的一个重要课题，而最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题。在已有的频繁集发现算法中，DLG算法通过减少事务数据库的扫描次数，进而有效减少挖掘过程的I／O代价，在阐述DLG算法的实现原理与执行过程的基础上，为进一步减少候选项集的数量，提出一种改进算法DLG，其主要思想是在关联图构造阶段，统计每一个频繁项目的入度，以此作为剪枝的依据，性能分析和比较试验的结果表明该算法性能优良。     

关联规则挖掘中最大频繁集的双向查找算法

在事务数据库中挖掘关联规则已成为数据挖掘领域的一个重要研究课题,而其中频繁项集的查找时间是影响挖掘效率的关键因素。基于Apriori算法,根据最大频繁集的双向查找算法,提出了算法的实现步骤,让两个方向的剪枝工作实现信息共享,加快最大频繁集的查找速度,节省I/O操作时间,并且通过实例和仿真实验验证了算法的高效性。     

基于Apriori算法的高校人力资源数据挖掘系统

以基于数据挖掘关联规则的Apriori算法基本原理为依据,介绍了高校人力资源数据挖掘系统主要功能模块的组成,着重研究了Apriori算法的设计与实现.该数据挖掘系统为高校人力资源决策提供了科学的依据,在高校人力资源管理应用中做出了有益的尝试.     

基于Apriori数据挖掘算法研究

关联规则是从数据集中识别出频繁出现的属性值集,然后利用这些频繁集创建描述关联关系的规则过程.在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,讨论了经典的Apriori算法,并提出改进的Apriori关联规则算法,对算法进行了实验数据的算法性能分析及运行时间对比.结果表明,改进的算法在运行速度和挖掘性能上都较经典的Apriori算法都有显著提高.     

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率。     

改进的关联规则并行算法

针对并行关联规则挖掘算法不能有效的解决负载平衡的问题,在CD算法的基础上,介绍了一种基于动态数据集划分的并行关联规则挖掘算法.它根据各个节点的反馈来决定向每个节点分配的数据集大小.与静态的数据集划分相比,它能更好地实现负载平衡,提高并行数据挖掘的效率.     

基于向量的Apriori的C++算法实现

关联规则是数据挖掘中一个重要课题,通过对Apriori算法的分析,提出了基于向量的C++算法,降低了算法的实现难度,为进一步研究提供了方便,实验证明了算法的有效性。     

关系数据库多项集关联规则挖掘的探讨

关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要技术．在分析关联规则和广义关联规则的基本模型的基础上,提出了关系数据库中多项集关联规则的基本模型,对多项集关联规则挖掘方法进行了探讨．