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1.
项目加权关联规则挖掘中,权值反映了数据的重要程度,权值对项目支持度有加强或减弱作用.通过比较M INWAL（O）、M INWAL（W）等加权关联规则挖掘模型,分析了权值对加权关联规则挖掘产生的影响,并针对M INWAL（W）模型在加权候选频繁项目集剪枝方面存在的不足,利用支持度下界对剪枝策略进行了改进,从而有效地减少挖掘过程的计算量. 相似文献
2.
将项目权值引入传统关联规则挖掘中是在项目属性上的扩展。本文分析项目权值对加权关联规则挖掘的影响,并对加权关联规则现有的算法进行总结,同时比较各算法的优缺点。最后对加权关联规则的未来研究发展方向进行探讨。 相似文献
3.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
4.
靳祥 《绵阳师范高等专科学校学报》2013,(11):83-87
分布式数据库系统中存储了海量数据,在这些数据的背后,蕴涵着大量有价值的知识。这些知识的挖掘已成为继数据库本身研究之后十分重要的方向之一．该文根据分布式数据库的特点,提出了一种在其上的关联规则挖掘系统．该系统利用矩阵工具挖掘局部关联规则,并采用了不确定性推理方法来融合各局部关联规则．从而提高了局部关联规则挖掘效率和和全局关联规则的准确率． 相似文献
5.
靳祥 《绵阳师范学院学报》2013,(11):83-87
分布式数据库系统中存储了海量数据,在这些数据的背后,蕴涵着大量有价值的知识,这些知识的挖掘已成为继数据库本身研究之后十分重要的方向之一.该文根据分布式数据库的特点,提出了一种在其上的关联规则挖掘系统.该系统利用矩阵工具挖掘局部关联规则,并采用了不确定性推理方法来融合各局部关联规则,从而提高了局部关联规则挖掘效率和和全局关联规则的准确率. 相似文献
6.
焦振 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):115-117
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
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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
8.
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持矩阵的、不需要产生候选项目集的算法设计思想。算法为事务数据库中的每个项目设置二进制向量,利用逻辑与运算构造支持矩阵来挖掘频繁项目集,极大地节省了存储空间,提高了算法运行效率。 相似文献
9.
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
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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
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FP—Growth算法是关联规则挖掘的一个经典算法。本文提出一种基于事务一项矩阵的挖掘算法MFP—Growth算法,利用向量矩阵表示事务数据库,整个挖掘过程只扫描一遍数据库,通过构造各个频繁项的条件矩阵,利用条件矩阵的向量运算来进行频繁模式的挖掘,减少了算法占用的内存空间,提高了挖掘效率．实验结果表明,MFP—Growth算法是有效可行的． 相似文献
14.
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,而数量型关联规则与传统的布尔型关联规则挖掘有不同。介绍了数量型关联规则挖掘的基本概念;分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法;对数量型关联规则挖掘进行了展望。 相似文献
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为了解决分布式动态数据库关联规则挖掘效率低的问题,利用MPI与OpenMP的优点,提出了实现增量关联规则挖掘的混合模式。在次频繁项概念基础上,给出该混合模式总体架构,设计了基于MPI与OpenMP的分布式动态数据库增量关联规则挖掘混合模式工作流程,并给出了伪代码描述,该模式只处理变化的数据。实验结果表明,该模式比现有的串行与分布式关联规则挖掘方法效率更高、性能更优。 相似文献
16.
为了解决MINWAL(O)算法存在的重复扫描数据库、挖掘出的加权频繁项集可能包含多个权值较低的项目等问题,提出一种新的加权关联规则算法.该算法定义了新的加权关联规则模型,提出最小支持期望的概念用于候选项集的修剪,挖掘出感兴趣的加权频繁项集.测试结果证明该算法有较高的时间效率. 相似文献
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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
18.
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
19.
孙晓梅 《中国远程教育(综合版)》2004,(7):67-69
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究.本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法.希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法. 相似文献
20.
提出基于云计算平台（以Hadoop为例）应用布尔矩阵Apriori算法进行大数据关联规则挖掘的MR_B_Apriori算法。将Hadoop平台与布尔矩阵Apriori算法相结合,利用MapReduce框架分块处理布尔矩阵,计算出分块数据的频度,合并融合得到大数据集的频繁项集。分析表明MR_B_Apriori算法能够适用于大数据的频繁项集挖掘。 相似文献