基于Apriori算法的关联规则挖掘的实现

以Windows 2000系统日志作为挖掘对象,利用Apriori算法找出其中蕴涵的关联规则,并用VB实现.     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率。     

关联规则挖掘在高校教育管理中的应用

为有效利用高校教育管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术进行教育信息的关联规则挖掘,设计并实现了一个专门的教育管理数据挖掘系统EMARMiner。实验结果得到了有益于高等学校教育管理决策的挖掘结果。     

挖掘电信告警关联模式方法

关联模式挖掘算法通常受到最小支持度的限制,仅能得到频繁告警序列间的关联模式,针对这一问题,基于图论思想提出了一种挖掘电信网络告警间关联模式的方法.首先在单遍扫描数据库的条件下挖掘网络中的二项关联模式,然后直接发现其最大关联模式,从而避免大量中间项集的产生. 基于实际网络告警数据的实验结果表明,该方法不仅具有较高的效率,而且有效.     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

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．     

低支持度关联规则挖掘的一种算法

针对已有的对低支持度关联规则进行挖掘的算法中没有提出对具有多个相关项的关联规则进行挖掘的有效方法，本文提出一种能够对低支持度关联规则的多个相关项进行有效挖掘的方法。算法基于相似度来衡量各个相关项的关联程度，在已有算法的基础上增加了一次特殊的矩阵转换，从而将对项的相似度衡量方法进行了转换，转换后的矩阵可以基于Apriori性质来拓展多个相似相关项。算法在低支持度情况下具有较高的挖掘效率和良好的挖掘效果，算法还可以用来挖掘多个项之间的排斥规则。     

关联规则挖掘的Apriori算法的改进与应用

研究发现交通事故数据的模式及潜在规律,针对关联规则挖掘Apriori算法用于交通事故分析效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法,用来分析大量的交通事故记录,从中找到导致交通事故发生的频繁因素组合,从而为交通管理部门采取相应的措施提供决策支持.实验表明:与Apriori算法相比,改进算法具有更好的性能,更适用于交通事故记录分析,能够挖掘出大量符合真实规律的关联规则.     

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。     

关联规则的并行优化挖掘算法

传统的关联规则并行挖掘算法中存在着产生大量的候选项集和通信量高的缺点,本文在分析已有并行挖掘关联规则算法的优缺点的基础上,提出了一个效率较高的并行优化关联规则挖掘算法EPMAR(Efficient Parallel Mining Association Rules),并与其它相应的算法进行了比较.实验结果证明:算法EPMAR是有效的,具有一定的扩展性.     

改进的关联规则并行算法

针对并行关联规则挖掘算法不能有效的解决负载平衡的问题,在CD算法的基础上,介绍了一种基于动态数据集划分的并行关联规则挖掘算法.它根据各个节点的反馈来决定向每个节点分配的数据集大小.与静态的数据集划分相比,它能更好地实现负载平衡,提高并行数据挖掘的效率.     

基于Apriori数据挖掘算法研究

关联规则是从数据集中识别出频繁出现的属性值集,然后利用这些频繁集创建描述关联关系的规则过程.在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,讨论了经典的Apriori算法,并提出改进的Apriori关联规则算法,对算法进行了实验数据的算法性能分析及运行时间对比.结果表明,改进的算法在运行速度和挖掘性能上都较经典的Apriori算法都有显著提高.     

关联规则在移动通信行业中的应用

就数据挖掘中关联规则的概念和作用进行了探讨;对关联规则的经典算法进行了分析;提出了改善关联规则算法的方法,并给出了关联规则在移动通信行业中的几类典型应用。     

Apriori算法的改进

针对Apriori算法要多次扫描事务数据库以及生成大量候选集缺陷,在候选集C_1中增加事务标识符列表Tid_list实现只扫描一遍事务数据库,利用频繁项目集的性质来减少生成候选集的数量,提高了算法效率.     

一种Apriori的改进算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的.     

适用于协议特征提取的关联规则改进算法

借鉴关联规则挖掘的思想,引入序列项目集的概念,使算法能够处理集合事物和具有序列特性的项目;通过递推的方法依次得出不同长度的特征字段,并利用偏移属性集加以约束去除无效字段,有效控制约束频繁集的规模;最后依据选择策略从约束频繁集中选出最终的特征字段。实验结果表明只要选取合适的参数,用该方法提取协议特征是行之有效的。     

基于关联规则的知识推荐算法

根据知识管理系统用户的个性化需求，在分析基于Tag技术个性化收藏知识流程的基础上，提出了基于关联规则的知识推荐算法；针对经典Apriori算法推荐精度的不足，提出改进算法，并给出了应用实例。实例证明，改进算法能在更短的时间内提供更高的推荐覆盖率。