基于矩阵的关联规则挖掘算法研究与改进

为了有效提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究基于矩阵的关联规则挖掘算法的基础上,提出了改进的关联规则挖掘算法DMApriori,并选取程序模拟超市购物产生的4个试验数据集,应用DMapriori算法对该数据集进行了关联规则挖掘;实验结果表明,该算法能平均提高关联规则挖掘时间20%;在计算数据库中的频繁项集时,通过有效裁剪布尔矩阵,使算法逐层扫描的数据量大大减少,并且对每个项集计数时,只扫描部分数据,提高了关联规则挖掘算法的性能。     

关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。     

一种快速挖掘约束性关联规则的算法

提出一种快速挖掘约束性关联规则的算法,其适用于挖掘带约束条件的频繁项目集.该算法通过数字区间的数值自动递减产生候选频繁项,并用二进制的逻辑操作计算支持数和用数字特征减少扫描事务的个数.算法的原理简单有效,能够有效减少扫描的时间和产生候选频繁项的时间,与现有的约束性关联规则挖掘算法和基于二进制的挖掘算法相比,其效率得到明显提高.     

基于图的关联规则改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的最重要课题之一。基于图的关联规则挖掘DLG算法通过一次扫描数据库构建关联图,然后遍历该关联图产生频繁项集,有效地提高了关联规则挖掘的性能。在分析该算法基本原理基础上,提出了一种改进的算法—DLG#。改进算法在关联图构造同时构造项集关联矩阵,在候选项集生成时结合关联图和Apriori性质对冗余项集进行剪枝,减少了候选项集数,简化了候选项集的验证。比较实验结果表明,在不同数据集和不同支持度阈值下,改进算法都能更快速的发现频繁项集,当频繁项集平均长度较大时性能提高明显。     

基于网络审计日志关联规则挖掘的改进

由于网络入侵检测系统的实时性要求,将传统的关联规则挖掘算法直接应用到入侵检测系统中,运行效率往往不能满足实际的需要.考虑到网络审计日志实时更新的特点,提出了一种基于深度优先生成树的关联规则挖掘的改进算法FIDF,它改变了候选项集的产生顺序,优先寻找最大频繁项集.该算法只需扫描一次数据库,且当事务数据库和支持度阈值改变时,无需重新扫描数据库,提高了审计日志数据关联规则挖掘的效率,确保了入侵检测系统的实时性和准确性.     

一种基于编码的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法Apriori算法在挖掘频繁模式时需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高.针对该算法的局限性,提出了一种通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.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.     

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BIT存贮运算的Apriori改进算法

探讨了Apriori算法的改进问题,提出了一种基于BIT存贮运算的关联规则挖掘算法。该算法可把相当大的数据集读入内存,并在内存中使用高效的BIT运算快速进行计数,同时简化了Apriori算法中候选项集的计算,由直接判断生成频繁项集,大大地减少了ee间变量及其存贮的时间和空间,提高了关联规则挖掘的速度和效率。     

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.     

一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中最活跃的一个分支。目前提出的许多关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并产生大量候选项集,影响了挖掘效率。针对加权关联规则挖掘算法中多次扫描数据库影响算法性能的问题,对其进行了优化,采取了以空间换时间的思路,提出一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法。以求概率的方式设置项目属性的权值,通过矩阵向量存储结构保存事务记录,只需扫描一次数据库,并且采用不同的剪枝策略及加权支持度和置信度的计算方式。使用数据实例进行模拟实验,结果表明此算法明显提高了挖掘效率。