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一种基于APRIORI性质的多维关联规则挖掘算法的研究 被引量：5
1
作者 秦锋 杨学兵 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第2期141-144,共4页
Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的挖掘,本文在对数据立方体的组织结构以及Apriori算法包括它的一些变形算法进行了深入研究的基础上,给出了一种适用于多维关联规则挖掘的算法,并分别通过理论和实验方... Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的挖掘,本文在对数据立方体的组织结构以及Apriori算法包括它的一些变形算法进行了深入研究的基础上,给出了一种适用于多维关联规则挖掘的算法,并分别通过理论和实验方法对此算法的性能进行了分析。 展开更多
关键词 apriori性质 数据挖掘 多维关联规则 多维数据立方体 人工智能 数据库 apriori算法
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周期性一般间隙约束的序列模式挖掘 被引量：12
2
作者 武优西 周坤 +2 位作者 刘靖宇 江贺 吴信东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1338-1352,共15页
序列模式挖掘是从给定序列中发现出现频率高的模式的一种方法,目前已在诸多领域被广泛应用.假定子模式p_i和p_j(i<j)可以分别匹配事件A和事件B,传统的序列模式挖掘方法能够对事件B在事件A之后的序列进行检测,而不能对事件B发生在事件... 序列模式挖掘是从给定序列中发现出现频率高的模式的一种方法,目前已在诸多领域被广泛应用.假定子模式p_i和p_j(i<j)可以分别匹配事件A和事件B,传统的序列模式挖掘方法能够对事件B在事件A之后的序列进行检测,而不能对事件B发生在事件A之前的序列进行识别.为了解决此问题,文中提出了周期性一般间隙约束的序列模式挖掘问题,该问题具有如下5个特点:间隙约束的最小值可为负值的一般间隙约束;每个间隙约束都相同的周期性模式;在支持数统计方面无特殊约束,即允许序列中事件多次使用;该挖掘问题满足Apriori性质;挖掘支持率大于给定的频繁度阈值的频繁模式.为了进行有效地挖掘,采用深度优先的方式建立模式树.文中采用模式匹配技术,在一遍扫描序列数据库的情况下,建立其所有超模式的不完整网树森林(不完整网树是网树的最后一层结点,可以存储在一个数组中,可以有效地表示一个模式在一个序列中的支持数),并对这些超模式的支持率进行有效地计算,进而挖掘出所有频繁模式,有效地提高了序列模式挖掘速度.实验结果验证了文中算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 序列模式挖掘 一般间隙 频繁模式 模式匹配 apriori性质 人工智能
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数据立方体中多维关联规则挖掘算法 被引量：7
3
作者 秦锋 杨学兵 沈宏庆 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第1期59-62,共4页
数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段 ,它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式 ,为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析 ,给出了分别针对这两种情况的多维关联规则... 数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段 ,它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式 ,为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析 ,给出了分别针对这两种情况的多维关联规则挖掘算法 ,并通过实验对其在不同情况下的性能进行了分析 ,结果证明 。 展开更多
关键词 数据立方体 关联规则 挖掘算法 数据库 apriori性质
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基于最大频繁项集的聚类算法 被引量：3
4
作者 刘美玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第17期43-45,共3页
介绍频繁项集的概念及其性质,把最大频繁项集作为聚类的依据,提出一种基于最大频繁项集的聚类算法,将关联分析与聚类分析相结合,在聚类中充分利用数据项间的关联性,无须输入聚类个数,并在多个数据集上进行实验。实验结果表明,与传统的... 介绍频繁项集的概念及其性质,把最大频繁项集作为聚类的依据,提出一种基于最大频繁项集的聚类算法,将关联分析与聚类分析相结合,在聚类中充分利用数据项间的关联性,无须输入聚类个数,并在多个数据集上进行实验。实验结果表明,与传统的基于距离的聚类算法K-Means相比,该算法减少计算数据对象间距离的时间花销,提高算法的效率,具有较高的聚类精度,聚类结果的可解释性也较强。 展开更多
关键词 聚类分析 最大频繁项集 apriori性质
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基于散列技术的高效剪枝关联规则挖掘算法 被引量：2
5
作者 彭永供 王靓明 +1 位作者 朱敏 段隆振 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2009年第5期494-498,共5页
该算法结合项集的有序特性有效压缩了频繁项集的数量,提高了算法效率,但是频繁2-项集的产生仍需要占用大量的存储空间,本文利用散列函数对候选频繁2-项集进行剪枝,这样频繁集的数目大大减少,不仅节省了存储空间、减少了计算开销,而且又... 该算法结合项集的有序特性有效压缩了频繁项集的数量,提高了算法效率,但是频繁2-项集的产生仍需要占用大量的存储空间,本文利用散列函数对候选频繁2-项集进行剪枝,这样频繁集的数目大大减少,不仅节省了存储空间、减少了计算开销,而且又保持了频繁项集的完整性。 展开更多
关键词 关联规则 apriori性质 散列函数 项集有序 频繁项集
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与时机判定相结合的关联规则增量更新算法 被引量：1
6
作者 夏英 刘晓凤 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2013年第1期111-115,共5页
现有的关联规则更新算法大多致力于解决增量更新本身,但很少同时考虑更新时机,不适于对实时应用中频繁更新的数据进行有效处理。针对此问题,提出了一种与时机判定相结合的关联规则增量更新算法,在改进增量更新方法的同时,兼顾对更新时... 现有的关联规则更新算法大多致力于解决增量更新本身,但很少同时考虑更新时机,不适于对实时应用中频繁更新的数据进行有效处理。针对此问题,提出了一种与时机判定相结合的关联规则增量更新算法,在改进增量更新方法的同时,兼顾对更新时机的判定。在关联规则增量更新阶段,计算含有非空子集个数之和最多的频繁项集,找出在更新数据集中仍然频繁的项集,根据Apriori性质,避免对其子集的处理,从而实现对候选项集的有效剪枝。实验结果表明,该算法通过对更新时机的及时判定和候选项集的有效剪枝,提高了关联规则的更新效率。 展开更多
关键词 关联规则 增量更新 apriori性质 频繁项集
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低支持度关联规则挖掘的一种算法
7
作者 卢世海 齐雁 《中原工学院学报》 CAS 2003年第2期57-59,共3页
　针对已有的对低支持度关联规则进行挖掘的算法中没有提出对具有多个相关项的关联规则进行挖掘的有效方法,本文提出一种能够对低支持度关联规则的多个相关项进行有效挖掘的方法.算法基于相似度来衡量各个相关项的关联程度,在已有算法... 　针对已有的对低支持度关联规则进行挖掘的算法中没有提出对具有多个相关项的关联规则进行挖掘的有效方法,本文提出一种能够对低支持度关联规则的多个相关项进行有效挖掘的方法.算法基于相似度来衡量各个相关项的关联程度,在已有算法的基础上增加了一次特殊的矩阵转换,从而将对项的相似度衡量方法进行了转换,转换后的矩阵可以基于Apriori性质来拓展多个相似相关项.算法在低支持度情况下具有较高的挖掘效率和良好的挖掘效果.算法还可以用来挖掘多个项之间的排斥规则. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori性质 算法 矩阵转换 相似度
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一种基于位图矩阵技术的多维关联规则改进算法
8
作者 王敏 《赣南师范学院学报》 2010年第3期51-53,共3页
文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有... 文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能. 展开更多
关键词 位图矩阵 apriori性质 多维关联规则
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