基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.     

极大布尔关联规则的挖掘算法

关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则,"规则爆炸"的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息.极大布尔关联规则集因其包含的规则数量少且不丢失规则信息的优点提高了用户分析关联规则结果的效率,且节省了规则存储空间.在分析频繁闭项集、频繁基项集和极大布尔关联规则性质的基础上提出了一种挖掘极大布尔关联规则的算法,利用此算法可以得到极大布尔关联规则集,还通过实例验证了算法的正确性.     

基于集合和剪枝原理的关联规则隐藏算法

针对传统关联规则隐藏算法直接遍历数据集,而导致输入输出流资源浪费的问题,提出一种基于集合和剪枝原理的关联规则隐藏算法。该算法首先建立频繁模式树(FP-tree),利用后剪枝原理去除属性相同规则,减少了遍历原始数据集所耗I/O时间;然后通过建立集合来保存真实频繁序列,并以集合为单位隐藏关联规则,既保证数据集质量,又提高频繁序列挖掘效率。实验结果表明,该算法与GSP、SPADE算法相比较,不仅更好地保证了数据集的高质量,而且降低了20%～50%频繁序列挖掘时间,并在隐藏敏感规则上有较好的实用性。     

基于压缩事务矩阵相乘的Apriori改进算法

Apriori算法是当前使用最广泛的关联规则挖掘方法中最为经典的算法之一;但是该算法需要反复的扫描数据库,在L/O上花消很大,并且在得到频繁一2项集的过程中会产生庞大的候选一2项集,其次在筛选得到频繁一k项集时,并没排除那些不应该参组合的元素,而导致该算法效率很低,针对上面影响计算效率的三个方面提出基于压缩事务矩阵相乘得到频繁项目集的算法,只需一次扫描数据库,经过压缩处理产生产生事务矩阵,通过矩阵间运算得到频繁项目集,有效提高了关联规则的挖掘效率。     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法

现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.     

基于线性链表存储结构的Apriori改进算法

Apriori是最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。但是Apiori由于需要多次对数据库进行扫描,所以运行效率比较低。在Apriori算法的基础上,本文提出了一种基于线性链表的频繁项集挖掘算法,实验证明该算法能够有效提高执行效率。