几种关联规则数据挖掘算法的实现

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要分支,其目的是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息。经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法,涉及到多种关联规则挖掘算法。文章重点介绍Apriori算法和FP—tree算法的基本思想、实现流程及其优缺点。     

基于关联规则的数据挖掘算法

在数据挖掘技术中,基于关联规则的数据挖掘算法是较为重要的一个课题,是我国信息技术领域的热门研究课题。基于此,本文从数据挖掘算法入手,对基于关联规则的数据挖掘算法进行了分析,将这一算法的原理作为基础,提出了提高数据挖掘算法概率的改进措施,意在提高数据挖掘算法的处理效果,使其应用于更多领域中。     

一种新的增量更新多层关联规则算法研究

提出了一个快速有效的增量更新挖掘多层关联规则算法MLARU,其基本思想是通过数据库和Web日志构建概念层次树,采用区间支持度的方法表示交叉层次的项集支持度,并采用根据层次树剪枝和增量更新的方法来挖掘多层关联规则。实验结果表明,该算法的效率得到了很好的改善,能在线为用户动态提供多层次个性化推荐。     

关于数据挖掘技术与关联规则挖掘算法的研究

随着计算机技术和网络通信技术的不断发展,数据信息逐渐成为当前社会各行各业发展的关键。当今社会人们对计算机应用提出了更高要求,如今人们慢慢的意识到关系数据库有很多缺点和限制,这种问题又推动了数据库在更深领域上的研究。     

一种新的渐进式关联规则挖掘算法

针对渐进式关联规则挖掘问题提出了一个有效的处理算法，即IDM—A算法。它能根据数据库的动态变化，高效地进行关联规则的更新。通过知识数据库的维护，最多只需要扫描原始数据库一次，就能得到所需的频繁项目集，能有效地降低更新关联规则所需的时间成本。     

浅析数据挖掘技术与关联规则挖掘算法

随着人们对信息数据量的急速增长从而数据挖掘技术也随之应运而生,这使得人们对知识与信息的渴求得到了进一步满足。对于如何才能快速高效的获取知识,对于信息处理技术来说已经成为当前热门的研究课题。审视当前对于关联规则的研究现状,针对关联研究的现状,分析实际问题对于关联规则总结出一种新的研究方式,结论为关联规则算法在今后的出路和进一步的研究上指明了方向。研究过程中通过对文献的查询分析和比较分析两种方法,进一步阐述对典型关联产生影响的各种方法,其中最为重要的是把核心Apriori算法作为一个研究的基点。     

一种电信告警关联规则的改进算法

本文提出了一种基于矩阵运算挖掘告警关联规则的算法。该方法解决了以往WINEPI算法中需要多次扫描数据库的问题，其思路是首先将告警数据库转化为告警关联矩阵，然后对矩阵进行运算，得到告警间的关联规则。实验证明，该方法的执行效率与WINEPI相比有明显提高。     

数据挖掘中改进的Apriori关联规则算法分析

首先介绍了Apriori关联规则算法及其缺陷,然后对其加以改进,并分析了改进后算法的原理、框架、步骤等。     

数据挖掘中改进的Apriori关联规则算法分析

首先介绍了Apriori关联规则算法及其缺陷,然后对其加以改进,并分析了改进后算法的原理、框架、步骤等。     

基于遗传算法的关联规则数据挖掘

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则,由于根据实际情况有时会产生虚假规则,所以兴趣度也自然被引入。遗传算法是自动化技术、专家系统等经常采用的算法。通过改进的遗传算法进行关联规则数据挖掘并进行了实例应用。遗传算法能较好地得出发生交通事故原因与结果的关联规则,提高数据挖掘的效率。     

数据挖掘中的关联规则的研究

上个世纪,数据挖掘技术的兴起,帮助研究者能够从大量的数据中提取有价值的信息,Agrawal等人在90年代提出了关联规则挖掘技术,来发现大量数据中的相关性信息.经过多年的发展,关联规则已然成为数据挖掘技术中高度重要并相对而言较为成熟的一种方法.本文概论了关联规则在数据挖掘中的运用,详述了关联规则中现有经典算法,并对FP-Growth算法做出优化.     

基于关联规则的数据挖掘算法的分析及应用

数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性,对其在股票市场中的应用进行了重点,以便更好的应用在更多的领域。     

一种基于云计算的关联规则Apriori算法

关联规则是数据挖掘的重要方法之一,它基于支持度和置信度等对规则进行选择,以生成有用的规则。传统的关联规则算法需要读取数据库计算频繁集,开销巨大。随着云计算的发展,MapReduce编程架构已经成为云计算中的重要技术,针对Apriori算法的不足,设计了一种算法将云计算MapReduce框架进行了适当改进,并在此基础上编写了Apriori算法,以解决Apriori算法扩展性差的弱点。实验表明：该算法能有效提高Apriori算法的性能。     

一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法

充分研究新型的数据前期预处理及金融数据联系的一些时间变量的预处理方法,提出一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法.引入关联规则的分析在一定支持度的约束下研究和金融紧密相关的一些因素,在应用过程中随着算法的开展,对重点部门与重点功能进行观测与预警.实验证明,该方法可以更加准确的进行金融数据状态的跟踪,挖掘效率更高.     

一种具有时序特征的告警关联规则挖掘算法

电信网络中各种频繁告警事件的发生通常具有一定的时序关系,据此提出了一种具有时序特征的告警关联挖掘算法。该方法解决了以往算法中无法发现告警序列之间时序关系的问题。其核心思想是在建立FP-tree时加入告警的时间特征,然后对FP-tree进行挖掘。实验证明,该算法能够快速、准确地从海量数据中挖掘出具有时序特征地关联规则。     

关联规则算法在药品不良反应中的数据挖掘研究

首先,利用某药品不良反应监测系统采集的广东省ADR数据来构建ADR数据仓库。然后,使用Apriori算法,得到年龄段、性别、影响系统、ADR结果与头孢曲松钠ADR的相关性。最后,分析结果表明头孢曲松钠ADR与患者性别、年龄、影响系统及年龄、性别与ADR结果等因素之间的相关性显著,为进一步分析ADR的发生规律提供有效的参考和借鉴。     

关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘和知识发现中的一个重要问题．自提出以来得到了广泛的研究。目前关联规则挖掘算法可以分为广度优先算法和深度优先算法两大类，每类都有经典高效的算法提出。但是．这些算法大都是从其自身的角度来描述的，缺乏系统的分类和比较。文章从关联规则挖掘的形式化定义出发，给出频集挖掘的解空间，对两大类算法中的几种经典算法进行了概述，并分析了它们的优缺点。     

一种改进的加权关联规则挖掘算法

基于经典Apriori算法的加权关联规则挖掘算法New-Apriori存在3个问题,需要多次扫描数据库,权值定义不合理和权值的引入导致Apriori基本性质不再成立。为了解决这些问题,采用将矩阵和加权关联规则算法相结合的方法,该改进算法具有只需要扫描一次数据库,权值的定义既考虑到了权重大的项目,也没有忽略频繁出现而权重小的项目,并引入K-项支持期望作为减枝的依据的特点。     

一种改进的时态关联规则算法

针对传统关联规则挖掘中可能会忽略具有时间因素的关联规则的问题,提出了一种具有时间约束的改进时态关联规则算法.该算法通过计算模式平均支持度、数据集平均支持度、模式集中度等参数来判断Apriori算法所得到的模式是否在某一时间区域数据集上具有较高支持度,再对该数据集进行进一步挖掘,以找到更精确的和时间相关的模式,从而得到单个或不同时间区间上的关联规则以及跨时间区间和跨事务的关联规则.通过实验分析,该算法是可行的,并在实际应用中有一定的意义.