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提出一种基于人工免疫方法的关联规则提取算法,将人工免疫方法应用于关联规则的提取。本算法采取“随机并行搜索”策略,快速识别出候选关联规则,整个挖掘过程最后只需扫描数据库一遍,也不需生成大量的频繁项目集,从而提高关联规则挖掘的总体性能。 相似文献
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一种挖掘多维关联规则的有效算法 总被引:4,自引:0,他引:4
1.引言挖掘大型事务数据库中的关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一。由于关联规则在商务分析与决策、相关分析、分类等方面具有广泛应用,自提出以来一直受到广泛重视。一维关联规则的挖掘已有不少有效算法(如文,[2,3,4],综述参见文[l])。多维关联规则不仅考虑项集间的关联,而且考虑项集的维约束。这使得挖掘出的规则更具实用性,同时也增加了规则挖掘的难度。基于规则模板的挖掘,使用元规则限定挖掘的关联规则形式,降低了挖掘难度,但也使得其应用受到一定限制。采用类Apriori算法的方法通过求频繁谓词集得到多维关联规则,具有很好的可扩展性,能够处理大量数据,但其处理维谓词的1/O开销较大。利 相似文献
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现代信息技术在审计中的广泛应用导致审计数据量的快速增长,能否对这些审计数据作出正确的分析将直接影响到能否对可能出现的问题进行及时预测和调整.提出一个基于多维关联规则分析审计数据的挖掘算法,通过找出可能出现问题的频繁因素组合来发现这些问题发生的规律,并将此规律作为现实中预防举措的依据. 相似文献
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基于免疫遗传算法的多维关联规则挖掘 总被引:7,自引:1,他引:7
高坚 《计算机工程与应用》2003,39(32):185-186,225
关联规则挖掘是数据挖掘中一个很重要的研究课题。文章给出了一种基于免疫遗传算法的关联规则挖掘算法,该算法具有很好的鲁棒性和隐含并行性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。 相似文献
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针对目前很少有一整套的能同时处理量化属性和分类属性字段的多维关联规则的解决方法,提出了一整套的从原数据出发一直到关联规则的可视化的解决方法,论文首先采用了等深分箱的方法将量化属性按引进的最大支持度进行离算化处理。在得到频繁集的时候通过对传统的单维.Apriori算法的改进,从而实现了其在多维关联规则中的应用,最后对关联规则的可视化采用了柱状图的方式。 相似文献
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吕刚 《数字社区&智能家居》2009,(2)
提出了基于约束的多维关联规则挖掘的粗糙集模型,将约束应用到粗糙集模型中,建立一个决策表,在条件粒度和决策粒度中采用用户投票和阈值的方法。粗糙集模型可以在垂直方向上大量的减少属性,并在水平方向上清晰的聚簇纪录,因此能有效的改进关联规则挖掘的质量。 相似文献
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阐述了在多维关联规则挖掘的经典A Priori算法中引入关系模式上的函数依赖来改进该算法,进而提高算法的效率。 相似文献
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杨光军 《计算机工程与科学》2012,34(3):118-121
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务,传统关联规则挖掘方法计算复杂度高、效率较低,而智能算法在搜索过程中具有保持种群多样性、鲁棒性等优点。本文提出基于免疫克隆文化算法的关联规则挖掘模型,该模型将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中,利用免疫克隆算法的全局收敛性在数据库中迅速搜索频繁项目集,进而提取用户感兴趣的关联规则;利用文化算法信念空间的知识结构指导种群的进化,增强了搜索的目的性和方向性。实验表明,该模型具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确率。 相似文献
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程红霞 《数字社区&智能家居》2007,1(3):593
首先介绍了关联规则的基本概念,然后详细地介绍了Apriori算法,同时也指出了Apriori算法的一些不足。针对这些不足提出了解决方法,描述了几种优化算法。最后对关联规则研究范围进行了拓展。 相似文献
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关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
关联规则挖掘与分类规则挖掘都是数据挖掘,领域中很重要的技术。本文首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法、算法的设计思想等几个方面对它们进行了比较,最后介绍了它们之间的联系。 相似文献
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Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则。 相似文献
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Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则. 相似文献