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基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。 相似文献
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数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程.普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新,然后再利用更新的关联规则进行数据挖掘,这就是增量式挖掘关联规则的方法. 相似文献
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随着大型数据库系统在各行业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究课题,被广泛地应用。伴随挖掘数据库的规模不断发生变化,对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。 相似文献
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关联规则的高效挖掘算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,对其挖掘算法的研究具有十分重要的意义,经典的关联规则发现算法是一个多次遍历的算法,计算的复杂度较同,本文给出一种关联规则频繁数据集的发现算法,只需对交易序列扫描两次即可发现数据采的频繁数据集,算法效率得到了较好地提高。 相似文献
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Feng Song 《数字社区&智能家居》2008,(Z1)
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,大型数据库系统己经在各行各业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘便是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘是数据挖掘领域一个非常重要的研究课题,被广泛地应用于商业界、医疗保险、金融业、电信部门等。随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,因此如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。 相似文献
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从实际应用角度,在对模糊关联规则挖掘算法进行改进的基础上,提出了模糊关联规则的加权挖掘算法(FARMA),以及简化的关联规则的加权挖掘算法(SFARMA),通过实验验证了算法的可行性,并对算法的性能进行了讨论。 相似文献
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时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。 相似文献
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基于关联图的关联规则挖掘算法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
在挖掘关联规则的过程中 ,一个关键的步骤是产生频繁项目集 .本文给出一种基于关联图的关联规则挖掘算法 ,并将它与性能比较好的关联规则挖掘算法 DHP进行了比较 ,结果表明 ,本文的算法优于 DHP算法 相似文献
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在本文中,我们针对动态关联规则挖掘问题提出两个有效的处理算法,即EIM-A和EIM-G算法.它们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成本. 相似文献
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从历史考试数据中提出有用的信息具有重要的意义。使用关联规则挖掘是有效的手段之一。然而,传统的Apriori关联规则挖掘算法存在不足之处。为此,本文应用一种改进的、基于Apriori的关联规则挖掘算法,在高考考试数据上进行了尝试,得出了有益的结果。为进一步构建针对教育考试的实际数据挖掘应用系统奠定了基础。 相似文献
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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。 相似文献
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在数字档案馆建设中,如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要,数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用,并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。 相似文献
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梁丽燕 《电脑与微电子技术》2011,(13):7-10
在数字档案馆建设中.如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要.数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用.并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。 相似文献
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基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究 总被引:29,自引:0,他引:29
通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量———相关支持度,设计了挖掘出有效关联规则算法,较好地解决了上述问题。 相似文献
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Youquan He 《通讯和计算机》2005,2(7):29-32
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. 相似文献