数据立方体上多维多层关联规则挖掘算法

重点结合联机分析挖掘的思想,讨论了数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。基于数据立方体和FP算法提出并构建了体现概念层次的Hib＆Dim FP树和其挖掘算法Hib＆Dim FP算法,并把此算法应用于数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。最后的实验证明了该算法的有效性。     

基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘

提出一种基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘算法。免疫遗传算法具有很好的鲁棒性及全局搜索能力,能快速有效地进行全局优化搜索。针对现有多维多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的缺点,依据多维和多层数据的共同特点,给出一种启发式的阈值自定义方式,结合免疫遗传算法提高挖掘效率和结果的准确性。结果表明,挖掘效率和质量有明显提高。     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。     

一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用

针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则。用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目。在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能。     

一种挖掘多维关联规则的有效算法

1.引言挖掘大型事务数据库中的关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一。由于关联规则在商务分析与决策、相关分析、分类等方面具有广泛应用,自提出以来一直受到广泛重视。一维关联规则的挖掘已有不少有效算法(如文,[2,3,4],综述参见文[l])。多维关联规则不仅考虑项集间的关联,而且考虑项集的维约束。这使得挖掘出的规则更具实用性,同时也增加了规则挖掘的难度。基于规则模板的挖掘,使用元规则限定挖掘的关联规则形式,降低了挖掘难度,但也使得其应用受到一定限制。采用类Apriori算法的方法通过求频繁谓词集得到多维关联规则,具有很好的可扩展性,能够处理大量数据,但其处理维谓词的1/O开销较大。利     

一种新的多维关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要课题．文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法．新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力，并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷．实验结果表明，新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能．     

一种改进的多层关联规则挖掘算法

在传统的多层关联挖掘算法中,概念层次树只提供项目的概念分层信息,导致项目查找效率不高。为此,提出一种改进的多层关联规则挖掘算法。在概念层次树的节点中增加2个域,以获取各层的频繁1-项集,通过增加1个基于Hash表的辅助存储结构,以提高项目的查找效率。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的挖掘时间能缩短10%左右。     

审计数据多维关联规则挖掘算法

现代信息技术在审计中的广泛应用导致审计数据量的快速增长,能否对这些审计数据作出正确的分析将直接影响到能否对可能出现的问题进行及时预测和调整.提出一个基于多维关联规则分析审计数据的挖掘算法,通过找出可能出现问题的频繁因素组合来发现这些问题发生的规律,并将此规律作为现实中预防举措的依据.     

一种基于多维集的关联模式挖掘算法

大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性．将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征．在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法．该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比．     

分布式数据库多层关联规则挖掘算法研究

对分布式数据库多层关联规则挖掘的理论和方法进行了研究,提出了一种基于频繁模式树FP-tree(Freguent Pattern tree)的快速挖掘算法DMAML_FPT(Distributed Mining Algorithm of Multiple Level based on FP-tree)。与类Apriori算法相比较,该算法最多只需扫描数据库三遍,不需产生和传输大量的候选项集,减少了数据通信量,从而提高了数据挖掘的效率。 实验结果表明算法DMAML_FPT是可行和有效的。     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

本文首先介绍关联规则的基本概念,对关联规则算法进行了详细地分析和研究,就目前针对提高该算法效率的各种优化技术也进行了详细地描述与分析,并说明各改进算法在各商业领域中的应用。     

基于多维关联规则的算法研究及系统实现

针对目前很少有一整套的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,提出了一整套的从原数据出发一直到关联规则的可视化的解决方法,论文首先采用了等深分箱的方法将量化属性按引进的最大支持度进行离算化处理。在得到频繁集的时候通过对传统的单维．Apriori算法的改进,从而实现了其在多维关联规则中的应用,最后对关联规则的可视化采用了柱状图的方式。     

基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘

针对在数据挖掘应用中关联规则挖掘的问题,给出一种基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘方法,该算法将遗传算法和克隆算法优点相结合,通过克隆操作来产生一组新的个体,独立地对所产生的各个体进行变异,交叉操作,同时采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,从而求得问题的最优解。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

一种基于加权的高效关联规则挖掘算法的设计与实现

文章研究了在大型事务数据库中挖掘加权关联规则的问题,给出了加权频繁模式树的定义,在挖掘算法MIN-WAL(O)和MINWAL(W)的基础上,提出了一种基于加权频繁模式树的加权关联规则挖掘算法-WFPTA,并做了相应的算法比较,试验结果表明算法WFPTA是有效的。     

基于数据立方体分块的多维关联规则挖掘

介绍了在数据立方体上对于不同可信度的数据进行分块的方法,阐述了基于数据立方体分块的多维关联规则挖掘的算法.     

一种基于关系数据库的模糊关联规则算法

文章针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性的问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出了一种基于关系数据库的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT)。实验结果表明,FARMBT算法是有效的。同时,关系数据库的广泛应用使FARMBT算法具有广泛的实用前景。