滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究

数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息：一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。     

数据流最大频繁项挖掘方法

提出基于事务矩阵挖掘最大频繁项集的方法AFMI,该方法采取迭代精简事务矩阵的方式求解所有事务中的最大频繁项集,从精简后的事务向量交集的子集中搜索最大频繁项集,并运用逻辑运算和剪枝方法提高挖掘效率。基于AFMI方法,研究挖掘滑动窗口数据流最大频繁项集算法AFMI+,该算法可使用户周期性地挖掘当前窗口中的最大频繁项集。实验结果表明,AFMI和AFMI+算法均具有较好的性能。     

基于动态规划的最大频繁项目集挖掘研究

将动态规划算法应用于最大频繁项目集的挖掘,可以克服Apriori算法需要多次扫描数据库确定新的候选项集的缺点;通过对数据进行初始化构建矩阵,结合动态规划的思想通过在矩阵中找到最大无向完全图来获得所有的最大伪频繁项集,最后利用一个非频繁项集的子集有可能是频繁项目集的性质对所有的最大伪频繁项集消减获取最大频繁项集。实验结果表明,它能够快速挖掘频繁项集,且适用于海量、高维数据。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法。该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息。对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取。该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算。实验结果证明了其可行性和高效性。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法.该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息.对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取.该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算.实验结果证明了其可行性和高效性.     

矩阵与前缀树方法挖掘频繁项集

传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。     

一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集。针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法N—FIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率。通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集。试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率。     

基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法

关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢。文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集。实验结果证明了算法的可行性、高效性。     

基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法

关联规则挖掘算法中的Aprori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢.文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集.实验结果证明了算法的可行性、高效性.     

一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集.针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法NFIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率.通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集.试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率.     

基于向量的数据流滑动窗口中最大频繁项集挖掘*

针对相关算法在挖掘数据流最大频繁项集时所存在的问题,提出了一种基于向量的数据流滑动窗口中最大频繁项集挖掘算法。该算法首先用向量作为概要数据结构,采用定量更新滑动窗口策略解决时间粒度问题;其次通过位运算产生频繁项集,利用矩阵和数组存储辅助信息,深度优先搜索产生最大频繁项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间;最后用索引链表存储挖掘结果以提高超集检测效率。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。     

最大频繁项集挖掘算法的分析研究

本文介绍了频繁项集挖掘的基本情况,用比较的方法通过示例分析、研究了两种最大频繁项集挖掘算法,并指出了最大频繁项集挖掘算法的局限性。进而阐述了最大频繁项集挖掘算法的特点及优化算法的途径。     

基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何高效地挖掘频繁项集是关联规则挖掘的主要问题。该文根据集合论和矩阵理论,提出一种基于矩阵的频繁项集挖掘算法。该算法只需扫描数据库一次,就能把所有事务转化为矩阵的行,把所有项和项集转化为矩阵的列,在对矩阵操作时能一次性产生所有频繁项集,且当支持度阈值改变时无需重新扫描数据库。实验结果表明,该算法的挖掘效率高于Apriori算法。     

一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比,在执行效率上有显著提高。     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。     

一种高效的最大频繁项挖掘算法

提出一种下三角矩阵的最大频繁项挖掘算法DTMFIM,首先将事务数据库映射到一个布尔矩阵中,并产生频繁1-项集,然后根据频繁1-项集生产频繁2-项集,且对其结果用下三角的布尔矩阵存储,最大频繁项集可通过这个下三解矩阵求得,在求解过程中不断地压缩这个下三角矩阵.实验表明,此算法实现简洁、高效,与经典的Apriori算法及部分Apfiori改进算法相比,特别对大事务集、长项目集数据挖掘效果更为明显.     

基于矩阵的关联规则挖掘算法研究

该文研究了矩阵在数据库关联规则挖掘中的应用,针对Apriori算法的缺陷及布尔型数据的特点,通过实例分析并阐述了矩阵的生成、利用矩阵运算获得频繁项集及产生关联规则的过程,并对挖掘过程中求最大频繁项集的方法进行了简要说明。     

不确定数据流最大频繁项集挖掘算法研究

对于大型数据,频繁项集挖掘显得庞大而冗余,挖掘最大频繁项集可以减少挖出的频繁项集的个数。可是对于不确定性数据流,传统判断项集是否频繁的方法已不能准确表达项集的频繁性,而且目前还没有在不确定数据流上挖掘最大频繁项集的相关研究。因此,针对上述不足,提出了一种基于衰减模型的不确定性数据流最大频繁项集挖掘算法TUFSMax。该算法采用标记树结点的方法,使得算法不需要超集检测就可挖掘出所有的最大频繁项集,节约了超集检测时间。实验证明了提出的算法在时间和空间上具有高效性。     

矩阵约束下的频繁项集挖掘方法研究

数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系,其核心问题是寻找频繁项集。针对传统的基于矩阵的关联挖掘算法中矩阵规模和事务数据库大小相关,在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈的问题,提出了一个矩阵规模和事务数据库大小无关、通过矩阵约束预挖掘后验证的频繁项集发现算法。实验结果显示,该算法提高了频繁项集的挖掘速度。     

改进的频繁项集挖掘算法研究

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据,并结合矩阵运算求项集的支持数,有效减少了事务数据库的扫描次数;利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树,有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。