一种基于序列数的关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘研究中,为了在产生候选频繁项时减少算法存在的重复计算和冗余候选项,为了在计算支持数时减少扫描事务数据库的次数,提出了一种基于序列数的关联规则挖掘算法,其关联规则适合挖掘任何长度.该算法用事务属性的布尔约简法,将传统事务数据转换成二进制数,然后用数字的递增和递减两种方式双向搜索候选频繁项;算法通过序列数的度来计算支持数,实现一次扫描数据库,有效地提高了算法的效率.     

关联规则中的Apriori挖掘算法改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容。然而基于候选集的Apriori算法效率低下。针对此缺陷,提出了一种NApriori算法,该算法利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则。此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了挖掘效率。     

对Apriori算法的研究及改进

关联分析是数据挖掘的本质体现,关联规则挖掘就是寻找给定的大量数据项集之间存在的某种规律的过程。Apriori算法是关联规则中最重要的一种挖掘频繁项集的算法,但是它也存在一定的不足。目的为了提高挖掘效率。方法采用实验的方法,在经典Apriori算法的基础上进行改进。结果证明改进的Apriori算法性能优于经典的Apriori算法,尤其是在交易事务条数比较多的情况下,效果更加明显。结论是改进的算法在计算支持度个数时,每次不需要扫描全部数据库,只需要在精简的数据库表中扫描各项所在的行就可以了,大大节省了时间;支持度计数的统计也比较容易,也不会产生过多的冗余,可以在很大程度上降低挖掘的复杂度,提高挖掘算法的效率。     

多最小支持度关联规则改进算法

由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间.     

基于双压缩的Apriori算法优化设计

针对Apriori算法的性能瓶颈问题,提出了一种双压缩Apriori(Apriori double compression,Apriori_DC)算法.该算法通过不断压缩事务数据库,减少事务记录数和数据项,并通过缩减频繁项集从而减少下一步候选频繁项集的数量,最终实现提高算法效率.试验验证表明:在支持度相同而数据量不同,以及数据量相同而支持度不同时,Apriori_DC算法均优于Apriori算法,且在Apriori_DC算法执行过程中,事务数据库的数据量不断缩小.     

一种新的关联规则抽样算法

针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。     

一种改进的基于SQL的频繁项集挖掘算法

数据挖掘中的关联规则应用广泛,而频繁项集的产生又是关联规则挖掘最重要的一步。讨论了关系数据库中利用Apriori算法实现频繁项集挖掘的问题,并借助AprioriTid算法思想,提出了一种改进的基于SOL的频繁项集挖掘算法。试验证明,在事务数据量和支持度变化的情况下,此算法性能稳定且执行效率较好。     

关联规则挖掘在课程相关分析中的应用

本研究介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想:①采用位图数据格式;②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,首先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈,系统运行速度将得到较大的提升。将该算法应用于课程相关性分析,实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。     

基于哈希表与线性表建立FP-Tree的改进算法

对于超市销售记录进行关联挖掘,项目集庞大,每次事务中涉及到项目数非常少。针对这类稀疏数据,提出了基于事务哈希表和线性对象表的FP-Tree改进算法,其只需扫描数据库一次,把相关信息压入事务哈希表和线性对象表中。当支持度和事务记录变化时,可不用重新扫描数据库或扫描数据库更新部分。试验结果验证了该改进算法相对于原算法在建树中的优势,特别在大数据集下,降低了建立FP-Tree的时间。     

基于关联规则的图书馆个性化服务研究

关联规则挖掘技术是一种新兴的数据处理技术,其算法及应用在图书馆中起着非常重要的作用。Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在分析Apriori算法的基础上,提出利用FP-tree生成树技术来减少候选集的数量,克服Apriori算法的弱点,以提高图书馆个性化服务的效率。