频繁和高效用项集挖掘

对从事务数据库中挖掘有意义的项集的研究已超过10年.然而,大多数的研究要么使用频繁度或支持度(如频繁项集挖掘),要么使用效用值或利润(如高效用项集挖掘)作为主要的衡量标准.单独使用这两种衡量方式都有各自的局限性,比如频繁度很高的项集其效用值有可能很低,而效用值很高的项集其频繁度往往很低,将这些项集推荐给用户没有意义.将这两种衡量标准综合考虑,希望找出那些频繁度和效用值都很高的项集.该项工作最大的挑战是效用值既不满足单调性也不满足反单调性.因此,提出了高效算法FHIMA.FHIMA采用PrefixSpan的思想,挖掘时能避免产生非频繁的候选项集.此外,还根据效用和质量上界的一些性质,有效地缩小了搜索空间,极大地提高了FHIMA算法的效率.     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

基于提高频繁项集挖掘效率算法在市场分析中的探讨

频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式(如项集、子序列或子结构)。如频繁地同时出现在交易数据集中的商品的集合是频繁项集,利用高效率的频繁项集挖掘算法来发现频繁项集,通过分析这些频繁项集来预测商品的销售情况。     

一种基于组合方式改进的频繁项集挖掘算法

FP-growth算法用于关联规则挖掘分成两个阶段：构建频繁模式树和进行频繁模式挖掘;对这两个阶段分别进行改进,若项头表中存在同频度的频繁项,在构建FP-tree的过程动态调整其位置,构建压缩的最优化FP-tree,提出了IMFP-tree算法。在进行频繁模式挖掘阶段,提出CFP-mine算法,CFP-mine算法采用一种新方法构建条件模式基,且采用组合方式挖掘频繁项集,有别于传统FP-growth算法的挖掘过程,理论上证明和实验验证本算法的正确性和高效性。     

基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘

本文以地电前兆观测数据流为研究对象,提出了一种新颖的基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘模型。该模型的主要特点是使用一种新颖的位置索引方法,通过一遍扫描创建描述一个序列的所有元素的绝对位置的多元索引后继树,使用索引匹配方法以模式增长的方式生成频繁模式。理论分析与实验表明,该方法简单、高效,具有很好的实用价值。同时,通过对大量持续的地电前兆观测数据流进行分析处理,挖掘隐藏在其中的反映地电参数正常变化规律及趋势的频繁模式,为发现地电前兆异常识别提供依据,从而辅助进行地震预报。     

基于向量内积的非频繁项挖掘算法研究

针对负关联规则中非频繁项集的生成问题,将向量内积引入到该领域.通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配,提出了一种新的非频繁项集快速生成算法.该算法首先将布尔化所得矩阵中的向量进行内积运算,通过逐层递增的思想,用两级支持度模型来约束非频繁项集与频繁项集的产生,使非频繁项集不仅可由频繁项集之间连接产生,而且...     

一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集。针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法N—FIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率。通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集。试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率。     

关联规则挖掘在教学评价中的应用研究

教学评价是院校最重要的工作之一,而科学的评教方法又显得尤为重要。本文介绍一种更适合于关系型数据库关联规则挖掘的、基于SQL的频繁项关联规则挖掘算法,并将其应用于教学评价。通过对大量的样本数据进行试验,得出了应用以往传统的教学评价方法所无法得到重要的教学参考信息。     

数据流挖掘研究及其进展

有关数据流挖掘技术的研究是当前国际数据库研究领域的一个热点,数据流的特点在于数据规模宏大,并快速、持续地到达,对应的挖掘算法只能在内存中单遍扫描样本子集就可以获取相应的知识结构,还需要在一定时间内对学习的结果进行更新以适应数据分布的变化.本文对现有数据流上的挖掘算法进行综述,最后给出了数据流挖掘今后的一些研究方向.     

压缩频繁序列模式集

压缩频繁序列模式集是针对频繁序列模式的全集太大这个问题的一种解决方法.为了得到高质量的压缩效果,先对频繁序列模式聚簇,再从每个簇中挑选出有代表性的序列模式,使这些有代表性的序列模式的数目尽可能地少.一个贪婪算法和一个基于候选集的快速算法是压缩频繁序列模式集的有效算法.有代表性的序列模式集合是频繁序列模式的一种子集,实验结果表明它能取得很好的压缩效果.