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一种改进的加权关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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基于加权关联规则的入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了采用加权关联规则技术的网络入侵检测系统的结构,将加权关联规则算法应用于入侵模式的挖掘中,在一定程度上提高了入侵检测的检测率,同时使误报率大大降低。 相似文献
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互联网作为一个国家教育事业的基础设施,是人们获取知识的一个重要途径。传统网络服务系统功能简单,服务单一,网络利用率不足。文章改进关联规则Apriori算法并应用于网络数据处理中,提高数据利用率。 相似文献
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随着数据挖掘技术的成熟,其中关联规则在大规模数据中的应用成为了目前的热点.为了提高在大规模数据下进行数据挖掘的效率,在MapReduce中通过引入归并函数Fusion来提高执行剪枝任务的效率并进行了优化研究,提出了一种基于云理论的关联规则Apriori算法,详细论述了实现的过程以及关键技术.通过实验表明,该方法取得了良好的实验效果,克服了Apriori算法耗时多、识别率低下等问题,是实现在大规模数据进行数据挖掘的实用工具. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要的方法,旨在挖掘事务数据库中有趣的模式。阐述了Web日志挖掘和关联规则的基本内容,分析了经典Apriori算法的不足之处,提出了改进的算法。另外,利用论坛Web日志数据进行了对比实验,实验结果表明改进后的算法性能有较大提高。将改进后的算法应用于网络论坛的日志挖掘,找出用户的个性化访问模式,从而提高论坛的服务质量。 相似文献
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关联规则是Web挖掘中一个重要的研究领域。为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系,将关联规则的概念引入到Web挖掘系统中,把用户的访问路径以关联规则的形式表现出来。基于Apriori算法的思想,给出了适合Web挖掘用户访问的新Apriori算法规则及其模式,最后将结果在一些较简单的网页上进行了验证,取得了较好的应用效果。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(3)
关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。 相似文献
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单维关联规则快速Apriori算法研究 总被引:5,自引:3,他引:2
文章通过Apriori和Apriori Tid算法结合生成局部频繁项集,改进了Apriori算法运行速度过慢的问题.再通过程序优化进一步提高了算法运行速度.得到了快速Apriori算法。 相似文献
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通过对规则支持高度提出新的定义 ,对现有的模型进行了扩展 ,并由此提出了新的关联规则挖掘算法 相似文献
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一种基于云计算的关联规则Apriori算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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Apriori算法是关联规则的经典算法之一。文中是基于对Apriori算法原理的研究从而完成电影标签推荐的应用,实现当用户给自己喜欢的电影打标签时,可通过关联规则进行电影推荐。实验采用Python语言实现Apriori算法,对数据集MovieLens采用One-hot编码进行处理,利用Apriori算法寻找到数据集中的频繁项集,根据找到的频繁项集生成关联规则。实验结果表明,基于Apriori算法的电影标签推荐得到的实验结果更准确、快速、高效,同时也取得了良好的电影标签推荐效果,从而提升用户体验。 相似文献
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基于项集特性的关联规则挖掘中Apriori算法的改进 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一个改进Apriori的算法IApr,利用事务数据库的事务数相对于项集的项的个数而言要大得多这一特点,采用线性存储结构,并结合推出并证明的项集特性,考虑候选频繁项目集的各个项的应满足的条件,只需扫描一次事务数据库,有效减少了生成候选频繁项集的数目,从数据扫描量、搜索空间、时间复杂度上分析都提高了算法效率。 相似文献
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关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性,Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文利用关联规则的Apriori算法对校园物资管理系统中的数据进行了挖掘,找出物品潜在的频繁集以达到提高工作效率的目的。 相似文献
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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。 相似文献
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针对大型数据库挖掘中需要多次访问数据库和效率较低的局限性,提出一次性数据库访问策略,设计了基于Apriori的Apriori_ADO算法.经过实验分析,Apriori_ADO算法降低了算法的时间和空间开销,提高了关联规则挖掘效率.算法具有很强的实用性,已用于超市中顾客消费知识的挖掘,并取得了满意的结果. 相似文献