多段支持度数据挖掘算法研究 被引量：23

1

作者 李雄飞 苑森淼 +1 位作者 董立岩 全勃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期661-665,共5页

在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 ... 在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 Lk- 1 上进行 JOIN运算构成潜在 k项集 Ck.由于数据库和 Ck 的规模较大 ,需要相当大的计算量才能生成频繁项集 .Apriori Tid算法给每个事务增加了一个唯一标识 Tid ,其特点是只扫描一趟数据库 ,其余趟扫描 (如第 k趟扫描 )均在相应的数据集 Ck上进行 .由于数据规模改变不大 ,各算法的效率差别并不明显 .该文提出分段计算支持度的思想 ,是把一个项集的支持度分段计算 ,每一个段记录该项集在相应规模事务中出现的频度 ,从而构成一个支持度向量 .由于有了项集的多段支持度 ,可以推测出该项集能否包含在更大规模的频繁项集中 ,采用这种算法既提高了在扫描数据库过程中的信息获取率 ,又能及时剔除超集不是频繁项集的项集 ,进一步缩减了潜在项集的规模 .在数据集扫描过程中 ,按文中定理 1的思想调整数据集 。 展开更多

关键词 数据挖掘 相联规则 算法 频繁项集 多段支持度 数据库

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关联规则发现的一种改进算法 被引量：9

2

作者 张晓辉 何耀东 +1 位作者 万家华 赵宏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期401-404,共4页

在Apriori算法基础上 ,给出一个改进的关联规则发现算法·由于这个算法只需对交易数据库进行一次搜索 ,能大量减少所需的I/O次数 ,且内存开销适中 ,因此同其他关联规则发现算法相比具有快速的优点 ,适合于大型交易数据库·使用... 在Apriori算法基础上 ,给出一个改进的关联规则发现算法·由于这个算法只需对交易数据库进行一次搜索 ,能大量减少所需的I/O次数 ,且内存开销适中 ,因此同其他关联规则发现算法相比具有快速的优点 ,适合于大型交易数据库·使用合成数据作试验表明这个算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法· 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 交易数据库 频繁项集 算法

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一种无冗余的快速关联规则发现算法 被引量：7

3

作者 吴伟平 林馥 贺贵明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第8期90-91,108,共3页

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面。传统算法不但涉及大量的数据库操作，而且生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则。文章给出了一种无冗余的快速关联规则算法，能大量减少所需的I/O的次数，内存开销适中，并且利用规则之间... 关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面。传统算法不但涉及大量的数据库操作，而且生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则。文章给出了一种无冗余的快速关联规则算法，能大量减少所需的I/O的次数，内存开销适中，并且利用规则之间的冗余关系消除了规则之间的冗余性。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 冗东性

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基于矩阵的关联规则增量更新算法 被引量：5

4

作者 牛小飞 刘浩 +1 位作者 牛学东 刘秀婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期169-171,206,共4页

该算法用以处理事务数据库不变而最小支持度发生变化后相应关联规则的更新问题。它在充分利用ABM算法挖掘结果的基础上,不需要重新扫描数据库,也不需要额外地为其分配内存单元就能挖掘出所有新的频繁项目集,实验分析证明了UBM算法的正... 该算法用以处理事务数据库不变而最小支持度发生变化后相应关联规则的更新问题。它在充分利用ABM算法挖掘结果的基础上,不需要重新扫描数据库,也不需要额外地为其分配内存单元就能挖掘出所有新的频繁项目集,实验分析证明了UBM算法的正确性和高效性。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项目集 增量更新

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基于图的关联规则挖掘高效算法研究 被引量：4

5

作者 刘独玉 杨晋浩 +1 位作者 钟守铭 李正良 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第23期4475-4478,4493,共5页

通过对文献[1]中介绍的基于图的关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种新的基于完全子图的关联规则挖掘算法。该算法利用完全子图与频繁项集的对应关系,以完全子图结点的度作为判断标准,完全避免了不必比较项目之间的比较;同时通过设... 通过对文献[1]中介绍的基于图的关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种新的基于完全子图的关联规则挖掘算法。该算法利用完全子图与频繁项集的对应关系,以完全子图结点的度作为判断标准,完全避免了不必比较项目之间的比较;同时通过设置关联图结点的order值,完全避免了相同项目集的重复比较,从而在寻找k-项频繁集(≥3)的过程中,时间复杂度远小于原算法的k-11。因此,该算法减小了存储空间,加快了挖掘速度,提高了算法的效率。 展开更多

关键词 关联规则 数据挖掘 关联图 完全子图 频繁项集 度

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基于数据挖掘建立动态人事管理决策系统 被引量：3

6

作者 陈丽 孔志洪 陈根才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第20期160-162,165,共4页

运用关联规则发现方法对人事信息库进行数据挖掘,生成了对当前数据库有效的关联规则,为高校管理决策提供科学依据。但数据库的更新操作经常发生,原来有效的部分规则可能在更新后的数据库中会成为无效,原无效的部分规则也同样有可能会成... 运用关联规则发现方法对人事信息库进行数据挖掘,生成了对当前数据库有效的关联规则,为高校管理决策提供科学依据。但数据库的更新操作经常发生,原来有效的部分规则可能在更新后的数据库中会成为无效,原无效的部分规则也同样有可能会成为有效。文章提出了EPUA算法,有效解决了数据更新后关联规则的更新问题,对FUP2算法进行了补充和改进。 展开更多

关键词 高校 人事管理 决策系统 数据挖掘 关联规则

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基于高校人事信息库的数据挖掘研究 被引量：11

7

作者 陈丽 陈根才 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第11期117-119,140,共4页

：运用关联规则发现技术对人事信息库进行数据挖掘，寻找影响学科发展的因素，发现应如何评价一个学科，以及影响学科发展的各要素间的关联关系．该文分析和指出了现有一些挖掘算法的优缺点，提出了Ｔｉｄ－ｏｐｔｉｍ算法，并对发现的... ：运用关联规则发现技术对人事信息库进行数据挖掘，寻找影响学科发展的因素，发现应如何评价一个学科，以及影响学科发展的各要素间的关联关系．该文分析和指出了现有一些挖掘算法的优缺点，提出了Ｔｉｄ－ｏｐｔｉｍ算法，并对发现的规则进行分析，结合实际工作，为管理决策提供参考． 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 人事信息库 高校 数据库

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基于数据挖掘建立高校系科办学评估体系的合理性评价系统 被引量：5

8

作者 陈丽 陈根才 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2001年第3期263-268,共6页

本文运用关联规则发现方法对人事信息库进行数据挖掘 ,寻找高校系科办学评估体系中各因素间的关联关系 ,并根据关联关系强弱分析各因素的权重设置的合理性 .本文分析和指出了现有一些算法的优缺点 ,提出了 Tid- optim算法 ,并对发现的... 本文运用关联规则发现方法对人事信息库进行数据挖掘 ,寻找高校系科办学评估体系中各因素间的关联关系 ,并根据关联关系强弱分析各因素的权重设置的合理性 .本文分析和指出了现有一些算法的优缺点 ,提出了 Tid- optim算法 ,并对发现的规则进行分析 ,通过数据抽样建立合理性评价系统 ,有效地解决了权重设置的不合理问题 ,为高校管理决策提供科学依据 . 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 样本抽取 高校 系科办学评估体系 评价系统 权重设置

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基于向量和矩阵的挖掘关联规则的高效算法 被引量：12

9

作者 牛小飞 石冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第12期170-173,共4页

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于向量和矩阵的挖掘算法AVM,并将该算法与两种经典的发现频繁项目集的算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息... 挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于向量和矩阵的挖掘算法AVM,并将该算法与两种经典的发现频繁项目集的算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少。实验表明与原先的算法相比,该算法的效率较好。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 基于向量和矩阵的算法

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一种改进的关联规则维护算法 被引量：9

10

作者 徐文拴 辛运帏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第18期178-180,共3页

提出了关联规则维护更新问题的背景,分析了经典的关联规则维护算法FUP2算法的局限性,针对在数据库数据集增加和删除时最小支持度同时变化的情况,提出了一种改进的关联规则维护算法EFUP,并与经典的Apriori算法进行了分析比较,表明了该算... 提出了关联规则维护更新问题的背景,分析了经典的关联规则维护算法FUP2算法的局限性,针对在数据库数据集增加和删除时最小支持度同时变化的情况,提出了一种改进的关联规则维护算法EFUP,并与经典的Apriori算法进行了分析比较,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 数据挖掘 关联规则 维护 增量更新频繁项集

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概念格递增修正关联规则挖掘方法 被引量：3

11

作者 赵奕 施鹏飞 熊范纶 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期684-687,共4页

研究了一种知识发现与数据挖掘中关联规则的发现方法 .关联规则是数据挖掘的重要方法之一 ,其核心是各大项目集的获取 .针对货篮关联规则挖掘方法 ,提出了一种改进的概念格递增修正方法 .该方法适应于数据库的动态数据递增或递减更新 ,... 研究了一种知识发现与数据挖掘中关联规则的发现方法 .关联规则是数据挖掘的重要方法之一 ,其核心是各大项目集的获取 .针对货篮关联规则挖掘方法 ,提出了一种改进的概念格递增修正方法 .该方法适应于数据库的动态数据递增或递减更新 ,通过记录项目集 (即概念格中的结点 )在数据库中出现的频率值 ,不需要构造完整的格即可求得项目集的支持度值和可信度值 ,以获取大项目集 ,进而求得关联规则 .同时 ,该方法运用 Hasse图解进行可视化操作 。 展开更多

关键词 数据库 数据挖掘 概念格 关联规则 知识发现

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基于约简概念格的关联规则提取改进算法 被引量：7

12

作者 陈湘 吴跃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1293-1295,共3页

为了提高在概念格上生成频繁项集的效率,提出了一个基于约简概念格的生成频繁项集的新算法。该算法通过利用节点之间的父子关系能够直接生成全部频繁项集,省略了对节点进行排序的时间开销,大大减少了节点比较次数,从而提高了频繁项集的... 为了提高在概念格上生成频繁项集的效率,提出了一个基于约简概念格的生成频繁项集的新算法。该算法通过利用节点之间的父子关系能够直接生成全部频繁项集,省略了对节点进行排序的时间开销,大大减少了节点比较次数,从而提高了频繁项集的生成效率。实验结果证明了其可靠性和高效性。 展开更多

关键词 知识发现 数据挖掘 关联规则 频繁项集 约简概念格

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关联规则挖掘综述 被引量：20

13

作者 王小虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第33期190-193,共4页

简要论述了关联规则挖掘的研究情况,给出了关联规则的分类方法,分析和评价了关联规则的一些典型算法,指出了关联规则的兴趣度,最后提出了关联规则研究的发展趋势。

关键词 数据挖掘 关联规则 频集 OLAP

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一种改进的关联规则提取算法 被引量：3

14

作者 刘军 谢康林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第7期1343-1345,共3页

运用图论中的完全图知识 ,对关联规则提取过程的第一阶段进行改造 ,把大项集计算转换为集合的并和交两种基本运算 ,并利用候选大项集生成过程中的中间结果对已知大项集进行过滤 ,大大减少不必要的重复计算 。

关键词 数据挖掘 关联规则 大项集 完全图

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关联规则维护方法的研究

15

作者 杨君锐 唐李真 杜建 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第S1期161-164,共4页

频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程.该文提出一个新的维护算法,用来解决关联规则的更新维护问题.

关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项目集 维护算法 最小支持度

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向量矩阵挖掘关联规则的算法设计

16

作者 曹慧 《计算机工程与科学》 CSCD 2004年第11期69-70,74,共3页

采用向量矩阵进行关联规则挖掘,较之一般的挖掘算法在发现频繁项目集方面有更高的效率。本文提出的算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,因此具有很好的实用性。

关键词 关联规则挖掘 挖掘算法 频繁项目集 算法设计 数据库 扫描 实用性 向量矩阵 辅助信息 对数

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一种多支持度的关联规则采集算法 被引量：7

17

作者 楼晓鸿 丁宝康 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期102-103,共2页

关联规则采集是数据采集中的一类重要模型。规则采集算法用来发现数据中所有满足用户指定的最小支持度和最小可信度的子项关联（即规则）。国外某些学者提出了一个多支持度的模型，解决了单支持度模型中可能出现的稀有子项问题。基于该... 关联规则采集是数据采集中的一类重要模型。规则采集算法用来发现数据中所有满足用户指定的最小支持度和最小可信度的子项关联（即规则）。国外某些学者提出了一个多支持度的模型，解决了单支持度模型中可能出现的稀有子项问题。基于该多支持度的模型提出了一种新的数据采集算法。 展开更多

关键词 关联规则 最小可信度 最小支持度 数据采集算法 数据库

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