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《西安文理学院学报》2015,(4)
针对经典的Apriori算法需要多次扫描数据库,不适合大规模数据这个问题,提出了一种改进的Apriori算法.该算法采用布尔向量关系运算思想,将事务数据库扫描后转化成压缩矩阵,在MapReduce框架下将压缩矩阵进行分块,每块分别被做并列式处理.利用分压缩矩阵快速计算所有的候选项集,从中产生频繁K-项集,降低了Apriori算法的时间复杂度. 相似文献
2.
图像是人类获取信息和传递信息的重要手段,但是图像占有相当大的数据量。本文致力于研究矩阵的低秩逼近实现图像压缩,提出了一种矩阵广义低秩逼近算法中获得和的非迭代算法——SVGLRAM。通过在不同的人脸数据库上选取不同的参数做实验得知,这种算法能获得和GLRAM接近的误差和压缩比,并且具有很小的时间和空间复杂度。 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
7.
对Apriori算法在数据库扫描和产生的候选项集的问题进行分析,提出一种基于矩阵的关联规则算法,该算法将事务数据库转换为向量矩阵,并通过向量矩阵的运算得到较少的候选项集,提高算法的运行效率.该算法在高校教学评价的应用上取得良好效果. 相似文献
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对空间数据挖掘聚类技术及其在公共设施选址方面的传统应用方法进行了综述,分析了传统应用方法中有待解决的关键问题,对空间距离代价的表示问题和传统方法的算法时间复杂度进行了初步探讨,运用模拟退火算法和图论对传统方法进行了改进,实现了算法时间复杂度的降低和聚类结果的优化。 相似文献
9.
对点带成本的最短路径问题进行了研究。根据点带成本最短路径问题特点,对Dijkstra算法进行修改后给出一个时间复杂度为O(|V|2+|E|)、空间复杂度为O(|V|+|E|)的算法,并在此基础上充分利用问题的特点,给出一个时间复杂度为O(w|V|)、空间复杂度为O(|V|+|E|)、构造所有点带成本最短路径的算法。 相似文献
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对算法设计的效果进行全面分析是每一个软件项目管理中具体算法设计时所要考虑的问题之一。对算法作时间及空间复杂度的度量,是一项重要的工作。对二分查找排序法的时间复杂度的求解过程进行全面分析,得到时间复杂度的求解方法,这对于掌握算法的设计有大的帮助。 相似文献
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王敏 《赣南师范学院学报》2010,31(3):51-53
文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能. 相似文献
13.
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
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崔晓军 《襄樊职业技术学院学报》2006,5(5):3-4,11
关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。 相似文献
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在三维建模与动态仿真项目的开发过程中,随着项目的不断推进,地理空间数据量不断增长,数据的存取日益频繁,三维地理空间数据库凸显出数据存储响应速度过慢、地图浏览等待时间过长的问题。通过对关系数据库性能优化技术、空间数据引擎性能优化技术、ArcGIS服务器性能优化技术实现了三维地理空间数据库性能优化,有效地解决了数据库的性能问题。 相似文献
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为明确中医治疗抑郁症用药规律,融合Apriori优化算法与Relim算法,采用数据挖掘技术进行分析。针对传统Apriori算法频繁扫描数据库从而生成大量候选项集的缺点,改变其原有剪枝方式以减少扫描次数。将改进后的Apriori算法与无需产生候选项集的Relim算法就中医治疗抑郁症的方剂数据进行关联规则分析,并绘制两个算法时间效率图。结果发现,两种算法在挖掘药物频繁项集与关联规则的结果基本相同,通过分析发现,中医常以疏肝、理气、补肾、滋阴等药物为主治疗抑郁症。改进后的Apriori算法可降低数据库扫描次数,较传统Apriori算法运行效率有所提高,Relim算法在空间利用率和时间执行率上均略优于改进后的Apriori算法。两种算法挖掘结果体现出中医治疗抑郁症注重疏肝理气、补肾滋阴、调理气血等特点。基于关联规则的方法可作为中医用药规律分析的重要工具。 相似文献
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彭迎春 《深圳信息职业技术学院学报》2011,9(1):13-17
针对Apriori算法多次扫描事务数据库且产生庞大的候选集性能瓶颈,本文提出了Apriori算法的优化算法。该算法利用频繁项集产生时需要自身连接的特征,在连接前对频繁项集依据支持度由小到大进行排序,从而优化连接策略,并将其运用到描述事务数据库的布尔矩阵中。经实验证明,该算法随着事务数据库规模的扩大,较Apriori算法有明显的优越性。 相似文献