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1.
目前,人们已经提出了许多挖掘关联规则的算法及其变型,其中最著名的是Apriori算法,但传统的算法效率太低。为了解决这些问题,本文提出了一种快速更新的关联挖掘算法。 相似文献
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多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。 相似文献
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由于不确定性数据大量存在于传感器网络,移动计算,军事,电信等应用领域,传统的频繁项集挖掘算法难以适用到不确定性数据挖掘。为了解决这个问题,本文提出了一种快速有效的算法,该算法基于可能世界模型,只需要扫描一次数据库,且没有建树的过程,通过实验证明,我们提出的算法比UF_Growth算法效率更高。 相似文献
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分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。 相似文献
5.
该文结合具体的学生信息数据库,把遗传算法理论应用到关联规则的数据挖掘中。通过特定的编码设计,适应度函数构造,数据库处理,遗传算法的参数设置,得到有用的规则,有助于教师对学生的科学管理和指导,提高教学的质量和素质,为其余课程或学生数据库的挖掘起到抛砖引玉的作用。 相似文献
6.
文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。 相似文献
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该文结合具体的学生信息数据库,把遗传算法理论应用到关联规则的数据挖掘中。通过特定的编码设计,适应度函数构造。数据库处理,遗传算法的参数设置,得到有用的规则,有助于教师对学生的科学管理和指导,提高教学的质量和素质,为其余课程或学生数据库的挖掘起到抛砖引玉的作用。 相似文献
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文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。 相似文献
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一种新的多维关联规则挖掘算法 总被引:12,自引:0,他引:12
关联规则是数据挖掘中一个重要课题.文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法.新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力,并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷.实验结果表明,新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能. 相似文献
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基于项目序列集操作的关联规则挖掘算法 总被引:29,自引:0,他引:29
最大频繁项目序列集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题,传统的算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的,最新的研究已经开始通过减少事务数据库的扫描次数进而减少挖掘过程的I/O代价来获得更高的效率,随着计算机性能的提高,探索合适的数据结构来支持基于一次事务数据库扫描的高效算法成为可能,该文首先给出项目序列集和它的基本操作的严格定义,然后在此基础上提出了一个称为ISS-DM的最大频繁项目序列集生成算法。ISS-DM算法是通过对事务数据库的一次扫描而逐步演化成最大频繁项目序列集的,最后作者对这一算法的时间和空间效率进行了理论分析和实验验证。 相似文献
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一种基于遗传算法的关联规则挖掘方法 总被引:3,自引:0,他引:3
彭建 《计算技术与自动化》2005,24(2):75-77
根据关联规则挖掘的要求与特点,结合遗传算法的思想,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,并通过实例分析,说明是一种具有实用价值的方法。 相似文献
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针对传统的遗传算法容易导致算法的过早收敛而陷于局部最优困境,或收敛时间过长而消耗大量的搜索时间的缺陷,该文提出了一种改进的遗传算法,该算法采用一种自适应变异率和改进的个体选择方法,并且将这种改进遗传算法应用于关联规则的挖掘,实验结果证明这种算法是有效的。 相似文献
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由于分布环境的日益普遍并且需要结合使用者的实际要求对数据集按层次挖掘关联规则,故本文针对在分布式环境下基于项约束的关联规则挖掘和多层关联规则挖掘的特点,将交易表按概念层次进行编码。使用逐层迭代挖掘蓑略,结合CD算法和Direct算法提出一种在分布式环境下挖掘约束性多层关联规则的有效算法:MLACD算法。并通过实验验证该算法是正确有效的。 相似文献
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关联规则挖掘算法的改进 总被引:2,自引:1,他引:2
为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想。先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集。该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了“项集生成瓶颈”问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确。 相似文献
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文章首先介绍了遗传算法和数据挖掘的概念和相关理论,提出了使用遗传算法指导数据挖掘中的维度选择的方法。然后,以实际数据挖掘过程为例,对提出的方法进行了实际验证,取得了较好效果,最后对文章进行了总结并展望了下步工作。 相似文献
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数据挖掘中关联规则的改进算法及其实现 总被引:8,自引:9,他引:8
在Apriori算法基础上,提出了基于树数据结构的关联规则改进算法。由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能。 相似文献