负增量式关联规则更新算法 被引量：7

1

作者 张师超 张继连 +1 位作者 陈峰 倪艾玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第9期153-155,175,共4页

模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务。现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题:一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度。本文提出了一种负增量关联规则更新算法。实验表明,该算... 模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务。现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题:一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度。本文提出了一种负增量关联规则更新算法。实验表明,该算法是有效的。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 增量更新算法 模式维护 数据库

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数据仓库中实视图聚集函数的增量更新 被引量：5

2

作者 胡孔法 宋爱波 +1 位作者 董逸生 赵庆建 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期11-14,共4页

提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据... 提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据仓库更新维护时间 ,提高OLAP查询效率 .同时 ,介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法 。 展开更多

关键词 数据仓库 联机分析处理 聚集函数 增量更新算法 辅助视图 实视图

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一种基于决策表的核增量式高效更新算法 被引量：7

3

作者 钱文彬 徐章艳 +1 位作者 杨炳儒 黄丽宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第4期739-743,共5页

引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化... 引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化二进制差别矩阵边计算核,显著地提高了算法的效率和灵活性.新算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U′|)和O(|C||U′pos||U′|).最后用一个实例说明了新算法的高效性. 展开更多

关键词 粗糙集 核 增量式更新 简化的二进制差别矩阵 算法复杂度

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基于Spark的混合推荐算法研究 被引量：14

4

作者 胡德敏 龚燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3585-3588,共4页

随着电子商务的发展,传统的单机计算模型难以满足海量数据的实时推荐需求,基于协同过滤的推荐算法的缺陷也越来越明显。为此,提出一种利用Spark计算模型实现分布式推荐的方法。该推荐方法采用基于谱聚类和朴素贝叶斯的混合推荐算法,同... 随着电子商务的发展,传统的单机计算模型难以满足海量数据的实时推荐需求,基于协同过滤的推荐算法的缺陷也越来越明显。为此,提出一种利用Spark计算模型实现分布式推荐的方法。该推荐方法采用基于谱聚类和朴素贝叶斯的混合推荐算法,同时使用增量式更新,在不全部重新训练模型的基础上,对模型进行局部修改。实验结果表明,较传统的单机模式推荐算法,基于Spark计算模型的分布式推荐算法在一定程度上克服了数据稀疏性,提高了系统的可扩展性,降低了系统的响应时间。 展开更多

关键词 推荐算法 分布式计算 SPARK 增量式更新

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基于时间权值的增量关联规则挖掘算法 被引量：4

5

作者 闫仁武 李佳 +1 位作者 绳英英 刘海蓉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第17期57-59,62,共4页

结合增量更新算法,为不同时间段内的数据赋予不同的权值,通过引入最小支持数阈值及其自适应调整方法,提出一种加权增量关联规则挖掘算法Apriori+。算法中反映客观规律的时间权值使项集的频繁性在增量情况下具有时变特性,因此挖掘出的关... 结合增量更新算法,为不同时间段内的数据赋予不同的权值,通过引入最小支持数阈值及其自适应调整方法,提出一种加权增量关联规则挖掘算法Apriori+。算法中反映客观规律的时间权值使项集的频繁性在增量情况下具有时变特性,因此挖掘出的关联规则更符合实际需要。 展开更多

关键词 数据挖掘 增量更新 关联规则 时间权值 Apriori+算法

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基于DBSCAN的批量更新聚类算法 被引量：6

6

作者 易宝林 伍仪强 +1 位作者 丰大洋 张小莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期63-64,67,共3页

为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地... 为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地解决批量数据更新时的增量聚类问题。 展开更多

关键词 空间数据挖掘 增量聚类 空间数据库 批量更新聚类算法

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交易数据库的加权关联规则增量更新算法 被引量：6

7

作者 杨明 孙志挥 赵传申 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第1期71-73,共3页

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。

关键词 数据挖掘 加权关联规则 增量更新算法

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负关联规则增量更新算法 被引量：6

8

作者 孙宝友 姜合 赵园园 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第13期69-71,共3页

讨论负关联规则的更新问题。与正关联规则增量更新不同,负关联规则不仅存在于频繁项集中,更多存在于非频繁项集中。针对该问题提出一种负关联规则增量更新算法NIUA,利用改进的Apriori算法以及集合的性质挖掘出频繁、非频繁项集和负关联... 讨论负关联规则的更新问题。与正关联规则增量更新不同,负关联规则不仅存在于频繁项集中,更多存在于非频繁项集中。针对该问题提出一种负关联规则增量更新算法NIUA,利用改进的Apriori算法以及集合的性质挖掘出频繁、非频繁项集和负关联规则。实验结果表明,该算法是可取的。 展开更多

关键词 负关联规则 增量更新 非频繁项集 Niua算法 改进的Apriori算法

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一种关联规则增量更新算法 被引量：12

9

作者 孙浩 赵霁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期676-677,707,共3页

针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。该算法从集合的角度出发,将事物数据库分为频繁项集集合和非频繁项集集合... 针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。该算法从集合的角度出发,将事物数据库分为频繁项集集合和非频繁项集集合,从而在两个事务数据库可能出现的关系中,准确找出能够生成新的频繁项集的集合。在此基础上,利用给出的算法能够较为容易地发现新的关联规则。最后,分析了此算法的优越性。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 增量更新算法 事务数据库 集合

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基于磁盘存储1项集计数的增量FP_GROWTH算法 被引量：4

10

作者 申彦 朱玉全 刘春华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期569-578,共10页

随着数据集规模的不断增大,提高频繁项集的挖掘效率成为数据挖掘领域的研究重点.频繁项集的增量更新挖掘算法因其可以利用已挖掘发现的信息提高对新数据集的挖掘效率,成为重要的研究方向.但现有频繁项集增量更新算法大多基于APRIORI算... 随着数据集规模的不断增大,提高频繁项集的挖掘效率成为数据挖掘领域的研究重点.频繁项集的增量更新挖掘算法因其可以利用已挖掘发现的信息提高对新数据集的挖掘效率,成为重要的研究方向.但现有频繁项集增量更新算法大多基于APRIORI算法框架,性能提高有限.最近出现的建立在FP-TREE等树形结构上的增量更新算法又往往存在树形结构调整困难、已发现频繁项集及树形结构保存效率较低等问题,算法性能有待进一步地提高.对此,通过分析增量挖掘过程中的关键信息,提出了一种基于磁盘存储1项集计数的增量FP_GROWTH算法(IU_FPGROWTH_1COUNTING).该算法无需保存临时树形结构及临时挖掘结果,可以在原数据集及支持度均发生变化时,减少FP_GROWTH算法对数据集的扫描,提高频繁项集的挖掘效率.在生成以及真实数据集上进行了验证实验以及性能分析,结果表明IU_FPGROWTH_1COUNTING是一种有效的频繁项集增量更新挖掘算法. 展开更多

关键词 关联规则 频繁项集 大规模数据 FP_GROWTH算法 增量更新

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基于属性变化的增量关联规则挖掘 被引量：4

11

作者 邵勇 陈波 +1 位作者 方杰 董鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期166-169,共4页

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务... 关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+(Attribute Change Algorithm)和ACA-(ACA1-),从而解决了该问题。 展开更多

关键词 单属性 数据挖掘 增量式更新 关联规则 基于属性变化方法(ACA)

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基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法 被引量：3

12

作者 徐玉辰 刘真 张付志 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期689-695,共7页

现有基于矩阵分解的推荐算法在面对"托"攻击时鲁棒性较差,而且随着用户和项目的增加需要进行模型重构,时间代价较高.针对上述问题,提出一种基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法.首先,采用基于k-median聚类的用户评分矩阵... 现有基于矩阵分解的推荐算法在面对"托"攻击时鲁棒性较差,而且随着用户和项目的增加需要进行模型重构,时间代价较高.针对上述问题,提出一种基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法.首先,采用基于k-median聚类的用户评分矩阵分块算法对用户评分矩阵中的相似用户进行聚类,构建用户评分矩阵分块,并对每个分块进行鲁棒矩阵分解建立推荐模型;然后,针对新增用户(项目),利用增量式聚类算法对用户评分矩阵分块进行更新,并采用基于加权信息熵的线性回归方法,对新增用户(项目)的特征向量进行局部参数估计.在Movie Lens 1M数据集上的实验结果表明,本文提出的推荐方法不仅具有较高的推荐精度和鲁棒性,而且模型更新的时间明显减少. 展开更多

关键词 鲁棒推荐算法 增量式聚类 矩阵分解 信息熵 模型更新

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一种基于决策表的属性约简增量式快速更新算法 被引量：3

13

作者 钱文彬 杨炳儒 徐章艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第2期254-258,共5页

针对实际的决策表中的对象通常是动态变化的情况,首先引入了简化的决策表,然后在动态更新核的基础上,结合简化二进制差别矩阵和位图运算的设计思想,提出了一种快速的属性约简增量式更新算法.当有新对象加入决策表时,新算法只需验证新增... 针对实际的决策表中的对象通常是动态变化的情况,首先引入了简化的决策表,然后在动态更新核的基础上,结合简化二进制差别矩阵和位图运算的设计思想,提出了一种快速的属性约简增量式更新算法.当有新对象加入决策表时,新算法只需验证新增的对象和原决策表中的对象是否一致性,然后采用在计算二进制差别矩阵的同时对原属性约简进行动态更新,从而有效地降低算法的时空复杂度,最后用实例说明了新算法的可行性和高效性. 展开更多

关键词 属性约简 增量式更新 二进制差别矩阵 位图运算 算法复杂度

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增量式隐私保护频繁模式挖掘算法 被引量：7

14

作者 张亚玲 王婷 王尚平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期176-181,共6页

针对多数隐私保护的频繁模式挖掘算法需要多次数据库扫描以及计数时需要进行多次比较的不足,提出了一种增量的基于位图的部分隐藏随机化回答(IBRRPH)算法。首先,引入bitmap表示数据库中的事务,采用"位与"操作有效提高支持度... 针对多数隐私保护的频繁模式挖掘算法需要多次数据库扫描以及计数时需要进行多次比较的不足,提出了一种增量的基于位图的部分隐藏随机化回答(IBRRPH)算法。首先,引入bitmap表示数据库中的事务,采用"位与"操作有效提高支持度的计算速度;其次,通过分析增量访问关系,引入增量更新模型,使得在数据增量更新时频繁模式挖掘最大限度地利用了之前挖掘结果。针对增量分别为1 000至40 000,与顾铖等提出的算法(顾铖,朱保平,张金康.一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法.南京航空航天大学学报,2015,47(1):119-124)进行了对比测试实验。实验结果表明,与顾铖等提出的算法相比,IBRRPH算法的效率提高幅度超过21%。 展开更多

关键词 频繁模式挖掘 隐私保护 增量更新 部分隐藏的随机化回答算法

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关联规则的开采与更新 被引量：40

15

作者 周海岩 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期1078-1084,共7页

对关联规则的增量式更新算法──ＩＵＡ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行了分析，指出其存在的问题，并给出一个改进的算法ＮＥＷＩＵＡ（ｎｅｗＩＵＡ）．ＮＥＷＩＵＡ算法对已存在的和本次更新时新... 对关联规则的增量式更新算法──ＩＵＡ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行了分析，指出其存在的问题，并给出一个改进的算法ＮＥＷＩＵＡ（ｎｅｗＩＵＡ）．ＮＥＷＩＵＡ算法对已存在的和本次更新时新产生的频繁项目都加以充分的利用，因此，在保证算法有效的同时提高了效率.文章提出了３种关联规则开采的并行算法，并对各算法进行了分析和讨论． 展开更多

关键词 数据开关 关联规则 并行算法 数据库

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基于谱聚类和扩展朴素贝叶斯的混合推荐算法 被引量：3

16

作者 胡德敏 龚燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3709-3712,共4页

随着电子商务的发展,基于协同过滤的推荐算法越来越受欢迎,与此同时,该算法的缺陷也越来越明显,如数据稀疏性、系统可扩展性等。为此,提出一种混合型推荐算法。该混合算法首先利用谱聚类方法,根据图谱理论将聚类问题转换为图的分割问题... 随着电子商务的发展,基于协同过滤的推荐算法越来越受欢迎,与此同时,该算法的缺陷也越来越明显,如数据稀疏性、系统可扩展性等。为此,提出一种混合型推荐算法。该混合算法首先利用谱聚类方法,根据图谱理论将聚类问题转换为图的分割问题,寻找相似数据群;然后利用扩展逻辑回归的朴素贝叶斯算法对聚类结果建立预测模型;最后使用增量式更新的方法,在不全部重新训练模型的基础上,对模型进行局部修改。实验结果表明,该算法较传统的协同过滤算法在一定程度上克服了数据稀疏性和冷启动问题,降低了计算复杂度,并且具有更好的准确性和可扩展性。 展开更多

关键词 推荐算法 谱聚类 朴素贝叶斯 增量式更新

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关联规则模式维护算法 被引量：1

17

作者 梁宝华 蔡敏 +1 位作者 吴其林 汪世义 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期36-38,共3页

大部分关联规则更新算法只考虑最小支持度这一因素,没有考虑最小置信度阈值,而在数据库更新时只考虑数据的添加,不考虑数据的删除。为此,提出一种可同时考虑上述问题的动态数据库更新算法,该算法可有效挖掘出人们感兴趣的知识,并能节省... 大部分关联规则更新算法只考虑最小支持度这一因素,没有考虑最小置信度阈值,而在数据库更新时只考虑数据的添加,不考虑数据的删除。为此,提出一种可同时考虑上述问题的动态数据库更新算法,该算法可有效挖掘出人们感兴趣的知识,并能节省大量挖掘时间。实验结果表明,该算法是切实可行的。 展开更多

关键词 关联规则 支持度 置信度 增量更新算法

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基于用户实时行为的Slope One模型与算法 被引量：2

18

作者 陈洁 潘郁 +1 位作者 张振海 潘芳 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第1期89-92,共4页

以技术创新平台为背景,针对原有协同过滤算法推荐滞后以及算法可扩展性差的问题,根据用户的实时反馈,在Slope One算法的基础上,提出了更新增量机制,分解出固定因子以及增量因子,当用户对项目的评分改变时,只需更新增量因子,提高了算法... 以技术创新平台为背景,针对原有协同过滤算法推荐滞后以及算法可扩展性差的问题,根据用户的实时反馈,在Slope One算法的基础上,提出了更新增量机制,分解出固定因子以及增量因子,当用户对项目的评分改变时,只需更新增量因子,提高了算法的可扩展性,更精确地反应了用户的兴趣变化。经算例验证,该算法在保证推荐精度的同时可以有效地缩短推荐时间。 展开更多

关键词 管理科学与工程 增量更新机制 SLOPE ONE 算法 用户行为 实时推荐

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改进的关联规则增量更新算法 被引量：1

19

作者 吴立锋 王江晴 侯睿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期149-151,共3页

针对数据库和最小支持度同时发生变化的情况,提出了HIUA算法。该算法利用常用的哈希存储结构,数据结构简单,操作方便、可行,并且只需要扫描数据库一次。同时,通过对其测试结果与经典的Apriori算法进行比较,表明了该算法充分利用了原有... 针对数据库和最小支持度同时发生变化的情况,提出了HIUA算法。该算法利用常用的哈希存储结构,数据结构简单,操作方便、可行,并且只需要扫描数据库一次。同时,通过对其测试结果与经典的Apriori算法进行比较,表明了该算法充分利用了原有的信息,提高了算法的效率。 展开更多

关键词 增量更新 关联规则 哈希增量更新算法(Hiua) 哈希法

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基于层次决策表增量学习算法的网络入侵检测 被引量：2

20

作者 徐蕾 刘冬好 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第17期173-175,181,共4页

针对网络入侵检测系统面临的检测规则更新问题,提出一种解决方法,用粗糙集层次决策表表示系统的入侵检测规则,利用其增量学习算法完成新规则的学习。仿真实验结果表明,与仅用决策表规则的系统相比,使用层次决策表表示规则的系统所用的... 针对网络入侵检测系统面临的检测规则更新问题,提出一种解决方法,用粗糙集层次决策表表示系统的入侵检测规则,利用其增量学习算法完成新规则的学习。仿真实验结果表明,与仅用决策表规则的系统相比,使用层次决策表表示规则的系统所用的训练时间更短,漏报率低,对于Probe和R2L&U2R入侵具有更好的检测效果。 展开更多

关键词 网络入侵检测 粗糙集 决策表 规则更新 增量学习算法

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