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关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进 被引量：94
1
作者 崔贯勋 李梁 +2 位作者 王柯柯 苟光磊 邹航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2952-2955,共4页
经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和... 经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 频繁项集 候选项集
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基于粗糙集的改进Apriori算法研究 被引量：10
2
作者 崔旭 刘小丽 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第1期329-332,385,共5页
针对Apriori算法的不足,提出一种基于粗糙集的频繁项集发现方法。新方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,找到其中的核心属性数据,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法对这些核心数据进行数据挖掘,最终得... 针对Apriori算法的不足,提出一种基于粗糙集的频繁项集发现方法。新方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,找到其中的核心属性数据,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法对这些核心数据进行数据挖掘,最终得到频繁项集。改进方法的优势在于在保证知识库分类能力不变的前提下消除不必要的冗余属性,减少了属性数目。在生成频繁项目集方面,根据k-1频繁项集中的项目个数来确定是否生成对应的k-候选集,这样就不需要进行连接操作生成k-候选集,减少了候选项集的生成数量。实验验证了所提出的改进算法的有效性,尤其在k很大的时候,可以节省大量的计算时间,避免产生大量的候选集,可显著提高数据挖掘的效率。 展开更多
关键词 粗糙集 候选集 频繁项集
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一种高效的关联规则挖掘算法研究 被引量：2
3
作者 颜雪松 蔡之华 +1 位作者 徐战亚 张留学 《微机发展》 2002年第5期9-11,共3页
一般关联规则挖掘算法分为两步 :第一步是发现频繁项目集 ;第二步是利用频繁项目集产生关联规则。文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足 ,同时提出一种效率更高的挖掘算法。与其它算法不同的是 ,该算法侧重于知识领域的使用和关... 一般关联规则挖掘算法分为两步 :第一步是发现频繁项目集 ;第二步是利用频繁项目集产生关联规则。文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足 ,同时提出一种效率更高的挖掘算法。与其它算法不同的是 ,该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备。 展开更多
关键词 关联规则 数据库 数据挖掘算法 频繁项目集 候选项目集 数据字典
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一种聚类矩阵和剪枝策略结合的关联规则算法 被引量：1
4
作者 许珂乐 《现代计算机》 2023年第24期46-50,60,共6页
在医学领域,Apriori关联规则算法在慢性病等方面有广泛应用。然而,该算法存在一些问题,比如需要多次扫描病例数据库、产生大量数据集和冗余规则。针对出现的相关问题,提出一种结合聚类矩阵和剪枝策略的关联规则数据挖掘算法。通过添加... 在医学领域,Apriori关联规则算法在慢性病等方面有广泛应用。然而,该算法存在一些问题,比如需要多次扫描病例数据库、产生大量数据集和冗余规则。针对出现的相关问题,提出一种结合聚类矩阵和剪枝策略的关联规则数据挖掘算法。通过添加约束条件,并采用聚类矩阵方法来压缩存储事务数据库。同时,引入前剪枝和后剪枝策略优化算法。实验证明,这种优化算法显著减少了数据库的扫描次数,降低了候选项目集的数量,缩短了算法的执行时间,大大提高了运行效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 候选项集 聚簇矩阵 剪枝策略
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改进的Apriori算法的入侵检测系统研究 被引量：1
5
作者 陈真 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期41-45,共5页
综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用,阐述了关联规则分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进,并指出了目前存在的问题和未来研究的方向.改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理... 综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用,阐述了关联规则分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进,并指出了目前存在的问题和未来研究的方向.改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,当所有联接完成时只扫描一遍Lk-1,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销.实验表明,该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能. 展开更多
关键词 关联规则 频繁项集 候选项集 APRIORI 算法 Apriori_ids算法 入侵检测
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不生成候选项目集的并行挖掘关联规则
6
作者 陈嶷瑛 武强 李文斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期34-36,共3页
为了减少并行挖掘关联规则过程中产生的网络流量及同步次数,提高挖掘效率,在Tree-DM算法的基础上,提出了不生成候选项目集的并行关联规则挖掘算法Ptree-DM。给出了Ptree-DM算法的执行示例,并对该算法的效率进行了分析和讨论。
关键词 并行算法 关联规则 候选项目集
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基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响 被引量：25
7
作者 陆楠 王喆 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期180-185,共6页
通过对两个有代表性的算法Apriori和FP-Growth的剖析,说明频集模式挖掘的过程,比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点,并给出FP-tree结构的构造方法以及对挖掘关联规则的影响,提出了对算法的改进方法.
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 无候选项集 FP-tree频集模式 FP-GROWTH算法
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基于散列技术的多层关联规则算法的改进 被引量：9
8
作者 郭倩 殷丽凤 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2485-2491,共7页
为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法。通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其... 为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法。通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其中两项的关系进行删减,将候选2项集映射到散列表中进行筛选,减少候选集数量,进而减少扫描事务集的时间,提高算法运行效率。通过对原Cumulate算法与Hash_Cumulate算法进行实验比较和实例分析,验证Hash_Cumulate算法具有较高的运行效率。 展开更多
关键词 关联规则 散列表 多层关联规则算法 候选2项集 冗余集
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