分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法

随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤，针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题，提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法．该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表，在头表中增加了域，从而减少了访问事务数据库和FP树的时间，提高了发现最大频繁项目集的效率．     

一种有效的负频繁项集挖掘方法

目前负关联规则研究的主要形式是左右两边项集全正或者全负,如(a1a2)■┐(b1b2)、┐(a1a2)#(b1b2),但有时形如a1┐a2■b1┐b2的负关联规则能够提供更多的决策信息,然而要挖掘这样的负关联规则需要先挖掘形如a1┐a2■b1┐b2的负频繁项集。为此,本文提出了一个有效的方法来挖掘这样的负频繁项集。该方法包含一个有效的负候选项集生成算法,和仅利用正频繁项集有关信息来计算负候选项集支持度的方法,而不用再次扫描数据库。实验表明了提出方法的有效性。     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤,针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题,提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法.该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表,在头表中增加了域,从而减少了访问事务数据库和FP树的时间,提高了发现最大频繁项目集的效率.     

一种改进的关联规则挖掘算法

本文在Aprioi算法的基础上，引入了临时数据库及多支持度，使交易数据库的规模不断缩小，同时又灵活控制了各频繁项集产生的数量，结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

关联规则挖掘中最大频繁集的双向查找算法

在事务数据库中挖掘关联规则已成为数据挖掘领域的一个重要研究课题,而其中频繁项集的查找时间是影响挖掘效率的关键因素。基于Apriori算法,根据最大频繁集的双向查找算法,提出了算法的实现步骤,让两个方向的剪枝工作实现信息共享,加快最大频繁集的查找速度,节省I/O操作时间,并且通过实例和仿真实验验证了算法的高效性。     

一种基于多层模糊模式的频繁项集剪枝算法的优化

运用关联规则对分布式数据库进行数据挖掘是一个常见的模式，为进一步提高在分布式挖掘多层关联规则算法的效率，改善内存的使用率，再次引入模糊理论和有效支持度的概念，并充分考虑有效支持度的闽值和有效支持度的支持频度，提出了一种新的产生频繁项集算法的修改方案，在理论上对此进行了分析和论证，实验证明这种算法的优化效果是明显的、是有用的。     

频繁项集快速挖掘算法研究

为了进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性,对频繁项集的搜索空间以及FP-tree的操作方法进行了研究.提出了通过FP-tree的操作实现频繁项集快速挖掘的相关性质和新的搜索策略,在此基础上提出了基于FP-tree的频繁项集挖掘的改进算法.算法运用递增构建候选项集模式树的策略缩小搜索空间,运用FP-tree的部分遍历操作简化搜索过程.在多个标准测试数据集上的实验结果表明,该算法的执行时间比同类算法减少了一个数量级,且占用较少的内存空间,因此该算法对于提高频繁项集和频繁闭项集的挖掘效率具有明显的效果.     

正相关频繁项集的挖掘算法

由频繁项集产生的关联规则往往不能保证规则前、后件中的项是正相关的,因此可能产生无意义的关联规则;当这些关联规则用于分类时,会产生大量无用分类规则,增加了时间开销.因此,基于数学期望提出了正相关的频繁项集的分类算法.该算法在挖掘正相关频繁项集时,利用置信度进行规则选取,生成正相关关联规则组成的分类器对数据集进行分类.实验表明,这种分类算法可以大幅度减少所产生的频繁项集数量,分类准确率达到C4.5和CMAR的水平,且显著减少了算法的时间.     

多支持度在非频繁项集挖掘中的研究

关联规则是当前数据挖掘研究最重要的分支之一,目前的关联规则多是在频繁项集的基础上进行挖掘,而没有挖掘非频繁项集的算法。本文在多支持度算法的基础上,提出了一种新的算法模型,在挖掘频繁项集的同时还能够对非频繁项集进行挖掘。     

一种基于临时表的关联规则增量更新算法

对挖掘关联规则中的FUP算法的关键思想以及性能进行了研究,针对挖掘关联规则中FUP算法的不足,提出了一种基于临时表的改进算法MFUP.该算法通过建立临时表,充分利用原数据库挖掘的结果,从而大大减少了对数据的重复扫描,提高了数据挖掘算法的效率.通过实例分析,说明了MFUP算法的优越性.     

基于关联规则的智能点餐推荐系统设计

餐饮信息化的快速发展将使用智能推荐系统分析客户的消费偏好,向客户提供更具针对性的点餐意见成为现实。推荐系统的运行既可以帮助客户更加合理地点餐、提升客户满意度,又可以有效提升餐饮企业的销售水平。文章在对基于关联规则的推荐系统进行分析讨论的基础上,提出面向分类预测的增量关联规则算法获取推荐规则,并进行实验验证。最后,在此基础上对点餐推荐系统的结构设计进行了研究。     

一种新的频繁集的挖掘算法

频繁集的挖掘问题是数据挖掘的关键问题，本文提出了一种基于频繁树的挖掘频繁集的新方法，该算法从频繁项开始搜索、筛选产生符合要求的频繁结点，构成频繁树，通过有效的筛选方法和独特的构成策略，大大的减少了候选集的数量。也方便产生支持度更高的频繁集。     

垂直分布下的隐私保护频繁闭合项集挖掘算法

针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法效率低、安全性不高的问题,提出一种隐私保护频繁闭合项集的挖掘算法。算法利用挖掘频繁闭合项集代替频繁项集,IT-Tree作为搜索空间,Diffsets作为压缩结构,采用基于RSA可交换加密算法的隐私保护集合差集协议。实验结果表明,算法具有较好的隐私性、准确性、高效性。     

增量式频繁闭合序列挖掘算法

在许多场合挖掘频繁闭合序列时,输入串数据库呈现实时动态增长的特点.分析Bide算法,给出并证明了闭合序列前缀中任意一个项目的后向扩展事件（BEE）项目交集随前缀的生长单调不增的定理,据此对BEE累计操作进行了优化,使其性能平均提高了48%.定义了闭合序列树作为频繁闭合序列的表示形式,并阐述了它的3个性质.分析发现,当新增输入串不同时包含前缀串和频繁项目时,两次连续挖掘的结果是相同的,给出了相应的定理和证明,据此实现了增量式频繁闭合序列挖掘算法BideInc.实验验证了BideInc算法的正确性,使用该算法后挖掘性能平均提高了47%.     

TRISCAN-IA:一种间接关联挖掘的快速算法

间接关联是数据挖掘领域中一种数据项之间的关联关系,为了有效地应用于市场营销、智能数据分析、web日志分析等领域,给出了一个基于频繁项目对支持矩阵直接生成频繁项目对之间候选间接关联的挖掘算法(TRISCAN-IA)。该算法只需要3次扫描数据集即可找出所有的间接关联,从而提高了算法的运行效率、在一个web log的真实数据集上进行了试验,与现有算法的比较表明,该算法具有更好的性能。     

冗余关联规则删减技术研究综述

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统算法生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则,这使得用户分析和利用这些规则变得十分困难。为了帮助用户分析,可以采用各种技术来有效地减少大量冗余的规则。本文介绍了冗余关联规则的概念,冗余关联规则删减的算法,结合当前的研究成果分析冗余关联规则的发展趋势。