一个改进的并行关联规则算法研究

在研究关联规则挖掘算法的基础上，对并行关联规则算法进行了比较全面的分析．井给出了并行数据挖掘的计算框架。提出了一个以计算服务器为中心节点的并行挖掘算法，可以发挥各局部节点的优势，无需各局部节点进行通信，减少了各局部节点的通信负荷。通过理论分析和实验数据验证，该算法具有较好的可扩展性和海量处理能力，特别是在节点数目较多的情况下更显示出优势。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节．本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法，并通过实例说明了算法的有效性，且与Apriori这一经典算法作了比较。     

一种改进的并行挖掘关联规则的算法

发现关联规则是数据挖掘的一个重要的任务．简要介绍了几种发现关联规则的串行算法和并行算法，并针对IDD和HD这两种效率和可扩展性较好的算法，引入在线LPT调度算法，有效地解决了IDD和HD算法中非常重要的候选项目集在各个处理器节点之间的划分问题，尽可能使得各个节点负载平衡，从而提高算法的效率．     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节,本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法,并通过实例说明了算法的有效性,且与Apriori这一经典算法作了比较。     

一种改进的挖掘关联规则的并行算法研究

介绍了一种改进的基于Apriori算法的挖掘关联规则的并行算法，并和以前提出的DD算法了比较。这种改进的算法IDD克服了以前提出的DD逄法的缺点，消除了DD算法中的工作冗余。     

一种改进的并行关联规则挖掘算法

在FDM算法的基础上,提出了一种改进的并行关联规则挖掘算法FDM_DT,此算法利用DHP算法中的Hash表技术改进了2阶侯选项集的生成过程,并采用Apriori Tid算法中的Tid表技术对事务数据库中的事务数进行有效消减。因此,此算法在处理大规模数据时有较高的综合效率。     

一个有效的分布式并行挖掘关联规则算法

提出了一个基于分布式结构的快速有效的关联规则挖掘算法,它采用了分布式结构,各节点并行计算,与相关算法相比有效地减少了通信量和候选项集数目,算法可扩展性好,实现简单。     

加权关联规则的并行挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统的算法均为串行算法且将数据库项目按平等一致方式加以处理。文章提出了加权关联规则的并行挖掘算法,探讨了相关的数据结构,并对算法进行了定性分析。     

分布式并行关联规则挖掘算法研究

关联规则挖掘算法FP-Growth虽然效率比Apriori要快一个数量级,但存在频繁模式树可能过大而内存无法容纳和数据挖掘过程串行处理等两大缺点。提出一种分布式并行关联规则挖掘算法,该算法针对分布式应用数据架构,不需要产生全局FPtree,避免全局FP-tree可能过大而内存无法容纳的问题,算法在各个主要步骤上都实现了并行处理。算法测试结果和分析表明,与传统的关联规则挖掘算法FP-Growth相比,该算法通过多节点分布式并行处理显著提高了执行效率和处理能力。     

多表间关联规则的并行挖掘算法

通过关键字符相关属性之间的联系,在不进行连接操作的情况下,探讨了多表间关联规则的数据挖掘问题。给出了相关的数据结构和具体有较好并行度的算法,并对算法作了定性分析。     

挖掘关联规则的并行算法

从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题 .从挖掘要求的时间和空间上看 ,传统的顺序算法已很难适应于现实中不断增大的数据库规模 .而研究和发展高性能、可扩展的并行算法对解决这一问题就显得十分必要 .本文介绍了挖掘关联规则一些主要的并行算法 ,并对它们进行了一定分析 ,指出了发展并行算法要考虑的一些问题 .     

An Adaptive Algorithm for Mining Association Rules on Shared-Memory Parallel Machines

Mining association rules from large databases is very costly. We propose to develop parallel algorithms for this task on shared-memory multiprocessor (SMP). All proposed parallel algorithms for other paradigms follow the conventional level-wise approach: they need as many iterations as the length of the maximum large itemset. To make matter worse, they impose a synchronization in every iteration which would cause serious I/O contention on shared-memory parallel system. An adaptive asynchronous parallel mining algorithm APM has been proposed for SMP. All processors generate candidates dynamically and count itemset supports independently without synchronization. Two optimization techniques have been proposed for the reduction of database scanning and the number of candidates. The algorithm APM has been implemented on a Sun Enterprise 4000 shared-memory multiprocessor with 12 nodes. The experiments show that the optimizations have very good effects and APM has a substantial lead in performance over other proposed level-wise algorithms.     

关联规则提取中对Apriori算法的一种改进

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,该文对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法。实验结果表明,该算法性能明显优于Apriori算法,具有较高的推广价值。     

加权关联规则的改进算法

论文讨论了加权关联规则问题,针对布尔类型的加权关联规则问题提出一种改进算法。该算法首先利用普通的关联规则算法产生频繁集,然后在该频繁集的基础上产生加权频繁集。同时,给出了最优的最小支持度设定方法,保证了普通关联规则算法所产生的频繁集为加权频繁集的超集。该算法有较高的效率,并且能够有效利用已有的关联规则算法。     

一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容.为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法.算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开.这样大大减少了数据库的扫描次数.算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单"与"操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集.经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori 算法.     

对挖掘关联规则中的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,给出该算法的一个改进算法,该改进算法提高了原算法的性能,并从实验中得出相关结果.     

一种时态关联规则挖掘算法

时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘,在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库,或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同,因而挖掘性能受到较大的制约。为此,本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销,只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1项集。为了减少数据的扫描量,通过有效的剪枝策略,有选择性地扫描相关事务项,至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明,该算法具有较好的挖掘性能。     

一种改进的相联规则提取算法

相联规则的提取是数据挖掘的一个重要方面。Apriori算法是提取相联规则的经典算法,效率较高。AprioriPro算法是对Apriori算法的改进,它利用大项集生成过程中的中间结果对数据库进行过滤,从而加快候选项集的计数速度,提高了整个算法的效率。该文在AprioriPro算法的基础上,首先对其基本理论进行扩展并加以证明,提出了AprioriPro2算法。该算法相对于AprioriPro算法能更多地去掉数据库中的无效元组,从而进一步提高了算法的效率。     

基于关联图的关联规则挖掘算法研究

在挖掘关联规则的过程中 ,一个关键的步骤是产生频繁项目集 .本文给出一种基于关联图的关联规则挖掘算法 ,并将它与性能比较好的关联规则挖掘算法 DHP进行了比较 ,结果表明 ,本文的算法优于 DHP算法