一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法

Rough集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具. MDRBR算法通过规则支持度进行约束,可有效提高缺省规则的挖掘效率.但MDRBR采用单一的规则支持度约束,使得当规则支持度较小时,挖掘出大量的缺省规则,而当规则支持度较大时,一些重要的小概率分布对象对应的缺省规则被过滤掉.为此,提出了一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法--MDRBVSM,可有效地改进MDRBR等传统算法存在的缺陷.实验结果表明,该算法可有效地过滤噪声、提高规则的挖掘效率.     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

一个基于约束的关联规则挖掘算法

给出了一个基于约束的关联规则挖掘算法，首先依赖加权支持度产生频繁项目集，然后利用兴趣度产生关联规则，并对过滤掉的频繁项目集进一步分析发现包含负项集的关联规则。     

一种改进的负关联规则挖掘算法

负关联规则A→—B(或者-A→B,-A→B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用．然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中．因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的．     

关联规则挖掘的算法研究

数据挖掘是近年来出现的一种综合机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术,而关联规则是数据挖掘的核心技术。本文通过对关联规则挖掘算法的分析,给出了优化思想,最后展望了关联规则挖掘的未来方向。     

一种扩展的关联规则挖掘算法

提出一种扩展的关联规则挖掘算法, 该算法扩展了传统 算法都是针对二元数据矩阵的缺点, 引入了挖掘量化的关联规则, 通过试验发现, 该算法同样适用于传统的布尔矩阵. 该算法主要是基于主成分分析法发现数据中特征向量的思想来挖掘数据中的量化关联, 同时定义了比例项目集. 该算法在时空复杂性上也取得了较好的效果     

一种基于GDT的缺省规则发现算法

将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间, 提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法. 使用该算法可以从不一致和不完全的数据中挖掘缺省规则, 同时该算法可过滤数据中的噪声, 并且可以对未见实例进行预测.     

一种基于MapReduce的关联规则挖掘算法

本文从减少I/O时间的角度出发,结合云计算Hadoop平台的Map Reduce模型,提出了一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法.算法采用幂集计算候选项集,采用Map Reduce模型在多个节点上并行找出所有频繁项集,只需要扫描事务数据库1次.实验结果表明：在事务的平均项长较小的情况下,算法具有很好的加速比和数据规模增长性.     

基于粗集理论的缺省规则挖掘模型

提出了一种基于粗集的缺省规则挖掘模型 ,以利于在信息不完备情况下进行推理和决策 .该模型从已知决策系统出发 ,建立了处于不同简化层次上的一系列子系统 ,并将其作为简约格中的节点 ,然后推导出每个节点的规则集 .在应用模型进行推理和决策分析时 ,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配 ,然后按照某种评判准则得出结论 .这种模型可以很方便地根据给定的信息 ,从最符合的子系统中获得尽可能好的结论     

基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法

本文在引入规则加权支持度概念后，提出了一种基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法－MDWRBR算法，实验结果表明，该算法能有效地过滤噪声，提高规则的挖掘效率。     

一种基于关联模式的完全决策规则的提取方法

针对基于粗糙集理论提取完全的决策规则是NP难问题,提出一种获取统计意义下的完全的简化规则的算法.该算法结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,从决策表中提取出具有一定支持度和可信度阈值的决策规则,具有实际的应用意义.通过实例验证了算法的有效性.     

带约束的负关联规则挖掘算法

针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.     

数据挖掘中的关联规则

关联规则（Association Rules)是数据挖掘（Data Mining)中的重要工具，系统综述关联规则的各种形式及研究动态，供读对不同的对象与背景，有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题。     

基于FP-Tree的多级关联规则挖掘算法

关于多级关联规则挖掘方面的研究到目前为止还非常有限,尤其是在减少所需存储空间、产生有效规则、缩短计算时间方面还有很多工作要做。基于FP-Tree的算法在以上方面被证实有其非常大的优势。故本文提出了一种基于FP-Tree的多级关联规则挖掘算法,并采用简化前缀树的方法优化算法性能。     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的“决策支持”问题所激发。对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨，对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明，对自连接操作的提高效率问题加以论证。通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集。     

基于等价关系的关联规则的挖掘

由于在实际的数据挖掘过程中容易出现无用的频集和冗余的规则，所以降低频集和规则的冗余度可大大提高挖掘的质量，这也是数据挖掘中一直被关注的问题，提出了一个用等价类生成关联规则的方法，算法主要在频集的基础上建立项集的等价关系，进而对项集划分等价类，同时将得到的关联规则划分为精确关联规则和近似关联规则两个集合，通过等价类，不但可以很容易地生成所需要的关系规则，同时可以方便地判断数据之间依赖关系的强弱，同时，项集的等价关系在实际应用中也很有利用价值，算法最后的规则结果集剔除了由来自同一等价类中的面集的重复出现构成的冗余规则，从而得到了较小的关联规则集合。     

基于数组的关联规则挖掘算法的研究

频繁项集的挖掘效率是关联规则产生的关键.针对经典Apriori算法的瓶颈,提出一种改进算法,通过数组结构来保存项集信息,只须扫描一遍数据库减少了时间开销.在自连接前进行项目计数,减少参加连接的项集数量,减少了候选项集的数量.通过实例证明,改进算法的效率更高.