基于SVG的空间关联规则挖掘

随着网络技术的飞速发展,SVG成为矢量图形发布的新一代标准,越来越多的SVG文档涌现出来。SVG文档中隐藏着大量有趣的空间信息,因而如何从SVG文档中发现有趣的空间信息成为数据挖掘领域中值得研究的问题。讨论空间关联规则的挖掘,采用多维多层交叉关联规则挖掘技术,综合利用SVG文档中的空间信息和非空间信息进行挖掘,可以较好地从SVG文档中挖掘隐藏的空间关联规则。     

基于SVG的空间关联规则挖掘

随着网络技术的飞速发展，SVG成为矢量图形发布的新一代标准，越来越多的SVG文档涌现出来。SVG文档中隐藏着大量有趣的空间信息，因而如何从SVG文档中发现有趣的空间信息成为数据挖掘领域中值得研究的问题。讨论空间关联规则的挖掘，采用多维多层交叉关联规则挖掘技术，综合利用SVG文档中的空间信息和非空间信息进行挖掘，可以较好地从SVG文档中挖掘隐藏的空间关联规则。     

空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系,更需要挖掘元组之间的关系——横向关系,如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式,借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法,对空间关联规则进行完整定义,并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中,提出一种新算法,该算法根据挖掘任务进行约束,缩小挖掘空间,然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系,经过多次循环,获取非空间项集,进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程,并通过实例进行了验证。     

快速关联规则挖掘与更新算法

一、引言众所周知,关联规则的挖掘就是发现支持度和信任度分别大于用户指定的最小支持度(minsup)和最小信任度的规则。支持度不小于minsup的项目集叫频繁项目集;反之,称为非频繁项目集。项目集中项目的数量叫做项目集的维数或长度,项目集X的支持度记作sup(X)。有关项目集具有如下性质:(1)如果X是频繁项目集,那么X的任何子集都是频繁项目集;(2)如果X是非频繁项目集,那么X的任何超集都是非频繁项目集。     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

挖掘空间关联规则的前缀树算法设计与实现

空间关联规则挖掘是在空间数据库中进行知识发现的一类重要问题．为此提出了挖掘空间关联规则的二阶段策略，通过多轮次单层布尔型关联规则挖掘，自顶向下逐步细化空间谓词的粒度，从而空间谓词的计算量大大减少．同时，设计了一种基于前缀树的单层布尔型关联规则挖掘算法(FPT-Generate)，不需要反复扫描数据库，不产生候选模式集，并在关键优化技术上取得了突破．实验表明，以FPT-Generate为挖掘引擎的空间关联规则发现系统的时间效率与空间可伸缩性远远优于以经典算法Apriori为引擎的系统。     

基于小超集的关联规则快速挖掘算法

关联规则是数据挖掘最重要的课题之一。该文简单回顾了挖掘关联规则问题,提出了一种基于较小超集的高效的关联规则挖掘算法,该算法仅须对数据库作三次遍历,实现方便,提高了效率。     

关联规则挖掘的研究及对Apriori算法的改进

本文对关联规则挖掘问题进行了介绍，并对其作了形式化描述；对Apriori算法进行了分析，针对该算法的缺点，提出改进算法apriori.new。改进的算法避免了模式匹配，减小了访问数据库的次数，从而提高了挖掘速度。     

广义的关联规则挖掘算法

本文提供了在数据挖掘中的关联规则的分类方式，对一些典型算法进行了分析，最后提出了广义的关联规则挖掘算法AR_SET，利用集合“或”、“与”运算求解频集（FrequentItemset)，提高了挖掘的效率和速度。     

关联规则挖掘综述

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了关联规则的分类方法,对一些典型算法进行了分析和评价,指出传统关联规则衡量标准的不足,归纳出关联规则的价值衡量方法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。     

关联规则数据挖掘综述

阐述了关联规则及其基本算法,归纳了关联规则数据挖掘的诸多研究方向,认为算法的效率、规则兴趣度和扩展的关联规则挖掘是研究的重点.     

Decentralized Association Rule Mining on Web Using Rough Set Theory

A central part of many algorithms for mining association rules in large data sets is a procedure that is to find so called frequent itemsets. The frequent itemsets are very large due to transactions data increasing. This paper proposes a new approach to find frequent itemsets employing rough set theory that can extract association rules for each homogenou.s cluster of transaction data records and relationships between different clusters. This paper conducts an algorithm to reduce a large number of itemsets to find valid association rules.     

关联规则中最大频繁项目集的研究

研究了大型事务数据库中关联规则的频繁集问题;提出一种高效挖掘最大频繁集的新算法MMFI。该算法采用按事务数的层次和候选频繁集的维数处理的策略,经数学证明和实验分析,能大大减少判断运算量。     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

本文首先介绍关联规则的基本概念,对关联规则算法进行了详细地分析和研究,就目前针对提高该算法效率的各种优化技术也进行了详细地描述与分析,并说明各改进算法在各商业领域中的应用。     

基于背景知识的关联规则挖掘算法研究

为了解决传统算法中存在的频繁模式集生成的瓶颈问题，本文将启发式背景知识和归纳背景知识同时运用在频繁模式的生成过程中，提出了一种基于背景知识的关联规则挖掘算法BasedBackground。该算法不仅通过启发式背景知识，有效降低了模式的计数代价，而且通过由样本挖掘获取的归纳背景知识，有效地减少I／O代价，因此提高了挖掘的效串和质量。本文最後通过恒星光谱数据作为实验数据集，验证了该算法的有效性。     

一种基于关联规则的Web日志数据挖掘的实现方法

介绍一个基于关联规则数据挖掘Web日志分析的实现方法,提出通过对Apriori算法的改进,提高其挖掘效率,根据其结果,达到理解用户行为和改善Web结构的目的.     

多关系数据挖掘方法研究

目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式,而多关系数据挖掘（MRDM）则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题,它不仅有更强的信息表示能力,可以表示和发现更复杂的模式,还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来,借鉴归纳逻辑程序设计（ILP）技术,已经形成许多多关系数据挖掘方法,如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则挖掘的基本概念。提出了关联规则的分类方法．对一些典型算法进行了分析和评价。     

关联规则隐藏算法的研究

数据挖掘能从不同角度、不同抽象层上看待数据,这将潜在地影响数据的私有性和安全性。着重介绍了关联规则数据挖掘中的规则隐藏算法,提出了一个改进的关联规则隐藏算法OSA,该算法综合采用项的添加和约束方法来降低关联规则的支持度和置信度,从而达到规则隐藏的目的。     

数据挖掘中关联规则在竞争情报系统中的应用

本文基于数据挖掘中经典的Apriori算法,提出了一种降低I/O开销以提高挖掘效率的改进算法,并针对外贸进出口行业的具体情况,开发出了基于J2EE平台的挖掘系统,为企业提供有价值的情报信息。