挖掘关联规则中的Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Ａｐｒｉｏｒｉ算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。     

关联规则挖掘算法的改进

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。     

关联规则挖掘算法的改进

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.     

挖掘关联规则中Apriori算法的一种改进

对挖掘关联规则的Apriori算法关键思想以及性能进行了研究。给出了该算法的一个改进算法，该改进算法提高了原算法的性能。     

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。     

关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。     

数据挖掘的关联规则建立与算法改进

关联规则作为一种数据挖掘的工具，能够发现数据项集之间有趣的关联。在关联规则的算法中，Apriori算法是其中的关键算法之一。本文提出利用频繁K-项集导出关联规则后得到的有用信息指导频繁(K 1)一项集产生的方法，通过矩阵、事务剪枝和分区查找有效的提高了Apriori算法的效率。     

改进的关联规则算法在学生成绩预警中的应用

针对现阶段高校教学数据库中积累的成绩数据量大,而教育者从中获取的信息少的现状。为此,结合关联规则算法挖掘频繁项目集的特点,利用改进的Apriori算法对学生成绩数据进行分析处理,找出数据中隐藏的课程关联规则,将这些规则用于学生成绩预警,及时找出可能出现不及格的课程,对部分学生给出警告,加强学习监督。实验结果表明,改进的Apriori算法的效率明显优于改进前,得出的关联规则可以作为学生成绩的预警因子。     

关联规则算法综述

介绍了关联规则的概念及挖掘的过程,以Apriori算法为例,阐明了算法思想及其优化方法,描述了关联规则在社会生活领域的应用。     

一种挖掘多维关联规则的有效算法

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     

改进的关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用

研究关联规则的高效挖掘算法对于提高入侵检测的检测率和效率具有重要的意义.针对当前关联规则挖掘采用的支持度-置信度框架在具体应用中存在的问题,本文将PSA兴趣度模型和增量链表规则结合起来应用到入侵检测中,提出新的入侵检测方法-PSAIL.实验测试结果表明,该算法在挖掘速度、检测率上有较大提高,说明该算法的优化策略是有效的.     

关联规则挖掘算法及其应用研究

本文提出了一种适用于数字资源访问日志数据库的关联规则挖掘改进算法,它采用事务压缩和项目压缩相结合,而候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了Apriori算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤,可快速得到完整的频繁模式集。该算法特别适用于数字图书馆海量数字资源的个性化信息需求获取分析。     

一种改进的多层关联规则挖掘算法

在传统的多层关联挖掘算法中,概念层次树只提供项目的概念分层信息,导致项目查找效率不高。为此,提出一种改进的多层关联规则挖掘算法。在概念层次树的节点中增加2个域,以获取各层的频繁1-项集,通过增加1个基于Hash表的辅助存储结构,以提高项目的查找效率。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的挖掘时间能缩短10%左右。     

改进关联规则算法在高校教学管理中的应用

在分析基于位向量和无向图Apriori的基础上,提出一种改进的关联规则算法VGApriori。该算法将事务数据库的多次扫描和支持度计算转化为位向量的计算,将频繁项集的挖掘转换为无向图的完全子图挖掘,进一步缩减候选项集,提高频繁项集的发现效率。该算法在高校教学管理系统应用中取得较好的效果。     

改进的分布式关联规则安全挖掘算法

以往各种分布式数据挖掘隐私保护算法无法有效解决串通问题,从而限制了其大规模应用,针对上述问题,在Clifton分布式关联规则安全挖掘算法的基础上,提出AKCA算法。采用各站点联合建立并求解方程组的安全多方求和方法。结果证明经过改进的算法能够抵御串通攻击,不借助签名验证也能发现恶意篡改。     

带参数区间关联规则挖掘算法与应用

通过研究基于经典概念格的关联规则提取算法,结合区间概念格的概念性质和结构特性,提出了一种带参数的区间关联规则提取模型,以解决不确定规则的挖掘问题。首先给出了区间规则挖掘过程中的一系列定义和相关定理,并基于区间概念的不确定性,定义了区间关联规则的度量标准——精度和不确定度;之后构建了基于区间概念格的带参数规则挖掘模型,分析表明模型能提取具有较高支持度和置信度的关联规则,提高了规则的可靠性;最后用图书推荐的实例验证了模型的可行性,同时研究了区间参数α和β对区间关联规则的影响。     

改进关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用

在关联规则挖掘算法中基于FP-树的FP-Growth挖掘算法在挖掘频繁模式的过程中需要递归产生大量的条件FP—树,效率不高,FP-Growth算法不太适合应用到入侵中多种要素交叉的关联关系的挖掘中.因为入侵的方法及要素很多,在检测中需要对入侵样本进行条件约束下的定量分析.文中分析入侵检测的特点,提出基于条件频繁项的频繁模式树CP-Tree以及在此树挖掘的改进算法MineCPT.分析与实验结果表明,MineCPT算法在效率和可靠性等方面比FP-Growth 算法更优越,在入侵检测中取得了较好的效果.