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IncLOF:动态环境下局部异常的增量挖掘算法
被引量：
33
1
作者
杨风召
朱扬勇
施伯乐
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第3期477-484,共8页
异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一 ,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用 以前的异常检测算法只适应于静态环境 ,在数据更新时需要进行重新计算 在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上 ,提...
异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一 ,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用 以前的异常检测算法只适应于静态环境 ,在数据更新时需要进行重新计算 在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上 ,提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF ,当数据库中的数据更新时 ,只对受到影响的点进行重新计算 ,这样可以大大提高异常的挖掘速度 实验表明 ,在动态环境下IncLOF的运行时间远远小于LOF的运行时间 ,并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小 。
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关键词
数据
挖掘
异常检测
局部异常因子
局部可达密度
增量
挖掘
算法
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职称材料
基于概念格的频繁闭项集增量挖掘算法研究
被引量：
2
2
作者
战立强
刘大昕
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期194-197,227,共5页
近年的研究表明,概念格可以应用于解决频繁闭项集的挖掘问题.针对已有渐进式概念格构造算法中存在的问题,提出了一种基于概念格的频繁闭项集增量挖掘新算法——FIPT-I算法.新算法利用模式树对概念格进行组织,并利用模式树压缩数据库中...
近年的研究表明,概念格可以应用于解决频繁闭项集的挖掘问题.针对已有渐进式概念格构造算法中存在的问题,提出了一种基于概念格的频繁闭项集增量挖掘新算法——FIPT-I算法.新算法利用模式树对概念格进行组织,并利用模式树压缩数据库中的事务,在渐进式构造概念格的同时实现了事务的批处理,减少了概念格的调整操作时间.实验结果表明,与其他同类算法相比,FIPT-I算法对于增量挖掘频繁闭项集来说具有更高的效率.
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关键词
频繁闭项集
增量
挖掘
算法
模式树
概念格
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职称材料
基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法
被引量：
1
3
作者
业宁
董逸生
王厚立
《应用科学学报》
CAS
CSCD
2004年第2期200-204,共5页
首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上,并建立这些结点的索引表,然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径,这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集.该算法只需扫描事务数据库一次,由于采用...
首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上,并建立这些结点的索引表,然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径,这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集.该算法只需扫描事务数据库一次,由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少.该算法可以挖掘中短模式的海量数据,具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能.通过大量的实验数据进行比较,该算法的速度约是Apriori算法的10倍.
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关键词
事务线索树
一次扫描关联规则
增量
挖掘
算法
可伸缩性
频繁集
事务数据库
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职称材料
基于模式分解树的增量挖掘
4
作者
殷凯
黄树成
《常州工学院学报》
2005年第3期27-30,共4页
数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘...
数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法。通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率。
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关键词
模式分解
APRIORI
关联规则
挖掘
增量
挖掘
算法
数据
挖掘
组成部分
模式发现
频繁模式
挑战性
数据库
地组织
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职称材料
知识发现中可继承性问题的研究
5
作者
冯兴杰
黄亚楼
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2005年第2期249-252,共4页
提出知识发现中的可继承性问题,通过对知识发现过程和挖掘算法形式化描述和分析,抽象出各个阶段的形式联系及其约束条件,在此基础上提出初等知识的概念.在引入初等知识后,对传统的挖掘算法、增量式挖掘算法、可继承性挖掘算法进行形式...
提出知识发现中的可继承性问题,通过对知识发现过程和挖掘算法形式化描述和分析,抽象出各个阶段的形式联系及其约束条件,在此基础上提出初等知识的概念.在引入初等知识后,对传统的挖掘算法、增量式挖掘算法、可继承性挖掘算法进行形式化描述和比较,得出如下结论:可继承性挖掘算法能够有效的提高数据集变化、参数变化情况下的数据挖掘效率.
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关键词
知识发现
初等知识
增量
式
挖掘
算法
可继承性
挖掘
算法
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职称材料
题名
IncLOF:动态环境下局部异常的增量挖掘算法
被引量：
33
1
作者
杨风召
朱扬勇
施伯乐
机构
南京财经大学电子商务实验室
复旦大学计算机与信息技术系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第3期477-484,共8页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目 ( 2 0 0 1AA113 181)
上海市科学技术发展基金项目 ( 0 15 115 0 10 )
信息产业部科研试制计划基金项目 ( 0 1XK3 10 0 12 )
文摘
异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一 ,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用 以前的异常检测算法只适应于静态环境 ,在数据更新时需要进行重新计算 在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上 ,提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF ,当数据库中的数据更新时 ,只对受到影响的点进行重新计算 ,这样可以大大提高异常的挖掘速度 实验表明 ,在动态环境下IncLOF的运行时间远远小于LOF的运行时间 ,并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小 。
关键词
数据
挖掘
异常检测
局部异常因子
局部可达密度
增量
挖掘
算法
Keywords
data mining
outlier detection
local outlier factor
local reachability density
incremental mining algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于概念格的频繁闭项集增量挖掘算法研究
被引量：
2
2
作者
战立强
刘大昕
机构
哈尔滨工程大学计算机学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期194-197,227,共5页
文摘
近年的研究表明,概念格可以应用于解决频繁闭项集的挖掘问题.针对已有渐进式概念格构造算法中存在的问题,提出了一种基于概念格的频繁闭项集增量挖掘新算法——FIPT-I算法.新算法利用模式树对概念格进行组织,并利用模式树压缩数据库中的事务,在渐进式构造概念格的同时实现了事务的批处理,减少了概念格的调整操作时间.实验结果表明,与其他同类算法相比,FIPT-I算法对于增量挖掘频繁闭项集来说具有更高的效率.
关键词
频繁闭项集
增量
挖掘
算法
模式树
概念格
Keywords
frequent closed item-set
incremental mining algorithm
pattern tree
concept lattice
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法
被引量：
1
3
作者
业宁
董逸生
王厚立
机构
东南大学计算机科学与工程系
南京林业大学计算机系
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
2004年第2期200-204,共5页
基金
国家自然科学基金(30271048)
江苏省九五重点攻关课题(BJ98017-1)
+1 种基金
江苏省十五高科技(BJ2001013)
校科研基金重点课题(X02-070-1(Z))资助项目
文摘
首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上,并建立这些结点的索引表,然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径,这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集.该算法只需扫描事务数据库一次,由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少.该算法可以挖掘中短模式的海量数据,具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能.通过大量的实验数据进行比较,该算法的速度约是Apriori算法的10倍.
关键词
事务线索树
一次扫描关联规则
增量
挖掘
算法
可伸缩性
频繁集
事务数据库
Keywords
frequency set
transaction thread tree(TT-tree)
incremental
scalability
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于模式分解树的增量挖掘
4
作者
殷凯
黄树成
机构
常州工学院计算机信息工程学院
出处
《常州工学院学报》
2005年第3期27-30,共4页
文摘
数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法。通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率。
关键词
模式分解
APRIORI
关联规则
挖掘
增量
挖掘
算法
数据
挖掘
组成部分
模式发现
频繁模式
挑战性
数据库
地组织
Keywords
incremental mining
association rule
frequent pattern
pattern decomposing tree
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
H152.3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
知识发现中可继承性问题的研究
5
作者
冯兴杰
黄亚楼
机构
中国民用航空学院计算机科学与技术学院
南开大学软件科学学院
南开大学软件科学学院
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2005年第2期249-252,共4页
基金
教育部科学技术研究重点资助项目(02038)
文摘
提出知识发现中的可继承性问题,通过对知识发现过程和挖掘算法形式化描述和分析,抽象出各个阶段的形式联系及其约束条件,在此基础上提出初等知识的概念.在引入初等知识后,对传统的挖掘算法、增量式挖掘算法、可继承性挖掘算法进行形式化描述和比较,得出如下结论:可继承性挖掘算法能够有效的提高数据集变化、参数变化情况下的数据挖掘效率.
关键词
知识发现
初等知识
增量
式
挖掘
算法
可继承性
挖掘
算法
Keywords
KDD
primary knowledge
incremental DM algorithm
inheritable DM algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IncLOF:动态环境下局部异常的增量挖掘算法
杨风召
朱扬勇
施伯乐
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004
33
下载PDF
职称材料
2
基于概念格的频繁闭项集增量挖掘算法研究
战立强
刘大昕
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
3
基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法
业宁
董逸生
王厚立
《应用科学学报》
CAS
CSCD
2004
1
下载PDF
职称材料
4
基于模式分解树的增量挖掘
殷凯
黄树成
《常州工学院学报》
2005
0
下载PDF
职称材料
5
知识发现中可继承性问题的研究
冯兴杰
黄亚楼
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
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