一种多维关联规则算法的研究

针对目前很少有一整套能同时处理量化属性和分类属性字段的多维关联规则的解决方法,对将单维关联规则的Aprior算法改进为量化属性的静态离散化多维关联规则的算法进行了研究,并以实例阐述了该算法在电子商店中的应用,分析了其商业价值。     

时态关联规则挖掘综述

交易数据库中的关联规则挖掘是一个很有价值的问题。现在已有不少关联规则模型,挖掘关联规则的算法也在不断改进。然而,在真正的数据库中,一些特殊的问题还没有被解决。一个主要的未解决的问题就是处理包含时态信息的数据。近几年来,为了解决这个问题,已经提出了基于某些方法的研究。     

分布式时态关联规则挖掘

提出了在分布式环境下对于每一层使用不同支持度的时态关联规则挖掘问题及其算法DMARM。该算法使用轮询方法处理分布式系统中各个节点间的通讯问题,在各个节点上利用集合“或”和“与”运算,在求候选频繁模式的同时求出了模式的支持度,减少了数据库的扫描次数。     

一种高效挖掘关联规则的算法研究

在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入多维链表结构,提出了利用事务集合匹配运算和链表操作高效地挖掘关联规则的算法ARM LL.实验结果表明该算法是可行的,并具有较高的效率.     

时态关联规则研究与应用

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法(TApriori算法),它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的.最后,结合具体CRM项目的特点,讨论了在CRM引入数据挖掘的体系结构,给出了一个应用.     

带有效时间区间的模糊时态关联规则的挖掘

随着市场竞争的日趋激烈和业务环境的不断变化，企业数据中的时间信息的管理问题受到人们普遍关注。时态数据挖掘成为数据挖掘研究的一个热点。考虑到用户的时态需求常常是非确定和非精确的，在采用模糊时态代数来表达时态需求的基础上，提出了一种带有效时间的模糊关联规则，并给出了一种基于FP-树的挖掘方法。最后用一个例子对该方法的执行过程进行解释。     

一种新的多维关联挖掘智能方法

关联规则挖掘在数据挖掘中有着重要的作用.本文提出了采用多维模型的架构将维表进行组织,而且利用项目分块和提取感兴趣的个别属性作为多维关联规则挖掘的基本思想,并利用数据库查询语言实现算法,实现了多维的挖掘,经实验表明该算法的效率大大高于Apriori等算法,且易于实现.     

一种新颖的关联规则数据挖掘算法

为提高挖掘大项目集的速度,有效建立给定数据集中各项集之间的关联规则,提出了一种0-1矩阵关联规则数据挖掘算法.算法将事务数据库转化成M×N的矩阵,构造一个矩阵关联图表示频繁1-项目集中每两个项目之间的关联关系,通过遍历构造的关联矩阵有效地缩减事务数据库的大小,产生所有的频繁项集.利用模拟实验结果证明了所提算法可行性及有效性.     

关联规则数据挖掘算法浅析

简要介绍了关联规则的概念及其基本思想,重点分析和讨论了两个挖掘关联规则的经典算法,即Apriori算法和分段算法。     

一种基于关联规则的增量数据挖掘算法

分析了关联规则增量更新挖掘算法FUP和IUA,指出了其效率低下的主要原因.针对关联规则增量更新问题,提出了一种新的简单高效的增量挖掘算法LIUA,并对算法LIUA进行了测试,测试结果表明算法是高效、可行的.     

基于trie的关联规则发现算法

分析了现有的关联规则挖掘算法,总结了当前的研究概况,从数据结构的角度出发,提出了用trie做数据结构存储交易数据库的所有项集,实现快速产生频繁项集,改进关联发现的性能.该方法只需一次扫描数据库,能够支持小的支持度计数和数据库的动态修改.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.     

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。     

关联规则维护方法的研究

频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程.该文提出一个新的维护算法,用来解决关联规则的更新维护问题.     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

关联规则挖掘中层次算法的研究

对层次算法中的Apriori、AprioriTid等典型算法进行了分析、探讨和评价。     

多层次关联规则的增量式更新算法

目前已经提出的许多关联规则发现算法,大多数用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.文章提出一种增量式更新算法--IUPA(Incremental Updating Algorithm),用来解决多层次关联规则高效更新问题.