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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 343 毫秒
1.
本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足.提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。  相似文献   

2.
本文研究了论文“基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘”中的New-A-Apriori算法,指出了该算法的不足及错误之处,提出了一种挖掘加权频繁项集的算法MWFS。并通过具体实例说明了采用MWFS算法的挖掘过程。  相似文献   

3.
关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。  相似文献   

4.
关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法.  相似文献   

5.
关联规则挖掘的核心问题是算法的效率和伸缩性,这就产生了基于约束的关联规则挖掘方法。关联规则挖掘中除了支持度和信任度外的约束外,最基本的是项目约束。本文总结和归纳了含有项目约束的关联规则挖掘的分类,并在算法Apriori的基础上,介绍了基于项目约束的关联规则的挖掘算法D irect。  相似文献   

6.
Apriori关联规则挖掘算法分析与改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
对数据挖掘及关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则的Apriori算法基本思想及其核心算法作了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进思路,同时对改进的Apriori算法进行了评价.  相似文献   

7.
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。  相似文献   

8.
本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果.  相似文献   

9.
基于关联规则挖掘算法的研究现状,对几种经典的关联规则挖掘算法进行了重点介绍,如Apriori、FP-Growth、QDT等。通过对几种典型算法的步骤及主要思想进行详细阐述,提出了这几种算法的优缺点及目前研究面临的主要问题,为关联规则挖掘算法的优化研究提供了借鉴。  相似文献   

10.
关联规则挖掘通过发现密切相关项集的方法已经在商业决策中被广泛使用.现针对关联规则挖掘的经典算法Apriori需要重复多次扫描整个数据库导致在空间和时间方面有很大负载的问题,提出了根据研究者所感兴趣的项集作为关联规则的结果,采用对数据库进行类标签压缩来减少迭代次数.通过实验显示该方法可以有效提高Apriori算法的效率.  相似文献   

11.
常浩 《太原大学学报》2013,14(2):127-130
数据挖掘是从事务数据库中抽取有用的知识和感兴趣的模式,而从事务数据库中发现关联规则是最常见的挖掘技术之一。提出一个遗传模糊关联规则挖掘框架和综合聚类、模糊和遗传概念的多最小支持度的遗传模糊关联规则挖掘算法。该算法从定量事务数据库中抽取合理的多最小支持度值、隶属函数和模糊关联规则,首先使用k—means聚类算法采集相似项目,然后初始化一个种群设定相同的支持度值,每一个染色体通过需求满足的标准和隶属函数的适应性来评估是否满足其适应度。  相似文献   

12.
介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究.  相似文献   

13.
文章在研究多维关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种适合关系型弱点数据库的高效的多维关联规则挖掘算法AprioriTidList +.该算法以Apriori算法思想为核心,通过对单维的层次算法AprioriTidList进行改造得到.通过与多种算法的比较、分析,对AprioriTidList+算法的优点进行了介绍.  相似文献   

14.
在数据挖掘算法中,Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上,提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩,减少事务数据库的平均长度,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。  相似文献   

15.
数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apfiori算法的改进研究,  相似文献   

16.
把模拟退火算法具有全局平衡的特性引入到遗传算法中来,避免了遗传算法收敛性慢以及容易陷入早熟的特点,提出了一种基于遗传退火策略的关联规则挖掘模型。实验结果表明,与遗传算法相比,改进的算法更能有效挖掘大型数据集中的关联规则。  相似文献   

17.
探讨了一类基于某种时态约束的周期时态关联规则的有关问题.首先,引入了时态型的定义以及相关的概念.然后,给出了一种时态事件模型,用以描述基于时态型的不同属性的各种状态的事件,同时定义了一类事件问的周期时态关联规则,它能在诸如股票波动、天气预报、商品销售等领域提供短期的预测和决策.最后,给出了发现此类周期时态关联规则算法的主要步骤,并且给出了对股票数据挖掘的实验结果分析.  相似文献   

18.
本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。  相似文献   

19.
Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。  相似文献   

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