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用语言云模型发掘关联规则(英文) 被引量：94
1
作者 李德毅 邸凯昌 +1 位作者 李德仁 史雪梅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期143-158,共16页
该文提出用语言云模型用于 KDD中知识表达和不确定性处理 ,引入了多维云模型作为一维模型的扩展 .语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起 ,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿... 该文提出用语言云模型用于 KDD中知识表达和不确定性处理 ,引入了多维云模型作为一维模型的扩展 .语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起 ,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿沟 .为了发现强关联规则 ,属性值要在较高的概念层上泛化 ,同时允许相邻属性值或语言项间有重叠 .这种软划分可以模仿人类的思想 ,使发现的知识具有稳健性 .将基于云模型的泛化方法与 Apriori算法结合起来 ,从空间数据库中发掘关联规则 .试验显示了其有效性、高效性和灵活性 . 展开更多
关键词 语言云模型 关联规则 知识发现 空间数据库
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关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进 被引量：94
2
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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Apriori算法的三种优化方法 被引量：71
3
作者 徐章艳 刘美玲 +2 位作者 张师超 卢景丽 区玉明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期190-192,202,共4页
通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改... 通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 频繁项集 非频繁项集
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关联规则挖掘的Apriori算法综述 被引量：88
4
作者 赵洪英 蔡乐才 李先杰 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期66-70,共5页
关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,... 关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 综述
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关联规则挖掘的Apriori算法的改进 被引量：51
5
作者 黄进 尹治本 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期76-79,共4页
提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了... 提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 散列 事务压缩 布尔
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挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法 被引量：50
6
作者 徐章艳 张师超 +2 位作者 区玉明 卢景丽 刘美玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第19期83-84,87,共3页
对文献[1]中给出的算法以及Apriori算法的思想和性能进行了分析,提出一种优化的Apriori算法,该算法较文献[1]的算法更优。
关键词 关联规则 apriori算法 算法效率
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基于矩阵的Apriori算法改进 被引量：43
7
作者 李超 余昭平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第23期68-69,共2页
对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明... 对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。 展开更多
关键词 关联规则 APRIOFI算法 矩阵
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基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法 被引量：56
8
作者 张延旭 胡春潮 +2 位作者 黄曙 冯善强 林冠强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第19期147-151,163,共6页
为提升电力系统二次设备的运维和管控水平,从二次设备的缺陷数据出发,提出了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法。首先,分析了关联规则与Apriori算法的基本思路,然后建立了基于关联规则的二次设备缺陷模型,在模型中考虑... 为提升电力系统二次设备的运维和管控水平,从二次设备的缺陷数据出发,提出了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法。首先,分析了关联规则与Apriori算法的基本思路,然后建立了基于关联规则的二次设备缺陷模型,在模型中考虑了二次设备缺陷的几个重要属性:二次设备的生产厂家、设备类型、设备缺陷的原因、发生缺陷的设备部位以及缺陷等级。进一步,以一组自动化设备缺陷数据为例,阐述了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘和分析方法,分析结果表明所提方法能够用于寻找二次设备的薄弱环节,并能够找到诱发薄弱环节的原因,同时还具有分析设备家族性缺陷等功能。 展开更多
关键词 二次设备 关联规则 数据挖掘 apriori算法
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Apriori算法的一种优化方法 被引量：47
9
作者 钱光超 贾瑞玉 +1 位作者 张然 李龙澍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第23期196-198,共3页
介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法——En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。... 介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法——En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 关联规则 频繁项集 apriori算法 En—apriori算法
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数据挖掘技术在高等学校决策支持中的应用 被引量：23
10
作者 陶兰 王保迎 吕建军 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期39-41,共3页
为有效利用高等学校教学管理工作多年来积累的大量数据 ,利用数据挖掘技术 ,对北京地区高等学校1996— 2 0 0 1年毕业生数据库 (BeijingGraduationDatabase ,BGD)进行了数据挖掘研究。采用多种数据预处理方法对原始BGD数据进行了处理 ,... 为有效利用高等学校教学管理工作多年来积累的大量数据 ,利用数据挖掘技术 ,对北京地区高等学校1996— 2 0 0 1年毕业生数据库 (BeijingGraduationDatabase ,BGD)进行了数据挖掘研究。采用多种数据预处理方法对原始BGD数据进行了处理 ,提出并利用FAP方法进行了属性构造 ;对关联规划挖掘常用的Apriori算法进行了改进 ,以此为基础根据实际需要设计并实现了关联规则挖掘系统 ;利用所实现的系统对GBD数据库进行挖掘分析 ,得到了有益于高等学校教学管理决策及毕业生就业指导的挖掘结果。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 高等学校 决策支持 应用 教学管理 属性构造 apriori算法 毕业生就业指导
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基于改进Apriori算法的审计日志关联规则挖掘 被引量：49
11
作者 徐开勇 龚雪容 成茂才 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1847-1851,共5页
针对安全审计系统中存在的智能程度低、日志信息没有充分利用的问题,提出一个基于关联规则挖掘的安全审计系统。该系统充分利用已有审计日志,结合数据挖掘技术,建立用户及系统的行为模式数据库,做到及时发现异常情况,提高了计算机的安... 针对安全审计系统中存在的智能程度低、日志信息没有充分利用的问题,提出一个基于关联规则挖掘的安全审计系统。该系统充分利用已有审计日志,结合数据挖掘技术,建立用户及系统的行为模式数据库,做到及时发现异常情况,提高了计算机的安全性。在传统Apriori算法的基础上提出一种改进的E-Apriori算法,该算法可以缩小待扫描事务集合的范围,降低算法的时间复杂度,提高运行效率。实验结果表明基于关联规则挖掘的审计系统对攻击类型的识别能力提升在10%以上,改进的E-Apriori算法相比经典Apriori算法和FP-GROWTH算法在性能上得到了提高,特别是在大型稀疏数据集中最高达到51%。 展开更多
关键词 安全审计系统 审计日志 数据挖掘 关联规则挖掘 apriori算法
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一种Apriori的改进算法 被引量：40
12
作者 陈江平 傅仲良 徐志红 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期94-99,共6页
提出了一种Apriori算法的改进算法 ,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法 ,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较 ,该算法将关联规则挖掘... 提出了一种Apriori算法的改进算法 ,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法 ,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较 ,该算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级 ,非常适合挖掘数据库、长模式的关联规则。 展开更多
关键词 apriori算法 改进算法 概率 数据库 关联规则 支持度 信息存储
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关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现 被引量：21
13
作者 陈文庆 许棠 《微机发展》 2005年第8期155-157,共3页
Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提... Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 HASH表
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关联规则挖掘算法及其应用研究 被引量：36
14
作者 刘星沙 谭利球 熊拥军 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第1期83-85,108,共4页
本文提出了一种适用于数字资源访问日志数据库的关联规则挖掘改进算法,它采用事务压缩和项目压缩相结合,而候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了Apriori算法中的剪枝和字符串模式匹... 本文提出了一种适用于数字资源访问日志数据库的关联规则挖掘改进算法,它采用事务压缩和项目压缩相结合,而候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了Apriori算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤,可快速得到完整的频繁模式集。该算法特别适用于数字图书馆海量数字资源的个性化信息需求获取分析。 展开更多
关键词 关联规则 数字图书馆 个性化服务 apriori算法 事务压缩 项目压缩
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一种基于压缩矩阵的Apriori算法改进研究 被引量：46
15
作者 罗丹 李陶深 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第12期75-80,共6页
针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题,提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进:增加了两个数组,分别用于记录矩阵行与列中1的个数,使得算法在压缩矩阵时减少了扫描矩阵的次数;在压缩矩阵中,通过增... 针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题,提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进:增加了两个数组,分别用于记录矩阵行与列中1的个数,使得算法在压缩矩阵时减少了扫描矩阵的次数;在压缩矩阵中,通过增加删除不能连接的项集和非频繁的项集的操作,使得矩阵压缩得更小,提高了空间效率;改变了删除事务列的条件和算法结束的条件,以减少挖掘结果的误差和算法循环的次数。算法性能分析和实验分析证明,改进后的算法能有效地挖掘频繁项集,并且比现有的算法具有更高的计算效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁项集 apriori算法 压缩矩阵
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多最小支持度策略的关联规则挖掘方法 被引量：20
16
作者 王振宇 白石磊 熊范纶 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第8期971-973,共3页
关联规则的数据挖掘是当今数据挖掘领域的重要内容之一 .国内现有的关联规则挖掘算法大多是在最小支持度的限定条件下 ,发现挖掘数据的各属性间的所有关联型知识 .而事实上由于基于不同数据属性的事件的发生频率是不同的 ,这样仅通过唯... 关联规则的数据挖掘是当今数据挖掘领域的重要内容之一 .国内现有的关联规则挖掘算法大多是在最小支持度的限定条件下 ,发现挖掘数据的各属性间的所有关联型知识 .而事实上由于基于不同数据属性的事件的发生频率是不同的 ,这样仅通过唯一的支持度限定的挖掘就无法正确反映挖掘对象本身的特征 .本文从客观事实的本质出发 ,在原有 Apriori算法的基础上 ,采用了一种多支持度的关联规则挖掘策略 .最后通过实验结果表明 ,这种挖掘方法能够更加准确和高效地进行知识挖掘 . 展开更多
关键词 关联规则 数据挖掘 最小支持度 apriori算法 知识发现 数据库
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关联规则挖掘的矩阵算法 被引量：33
17
作者 曾万聃 周绪波 +2 位作者 戴勃 常桂然 李春平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期45-47,共3页
关联挖掘算法中的Apriori算法提供了一种根据查找频繁项集来发现数据集中的关联规则的方法,这种算法思路简单易于实现;但在由低次频繁项集生成高次频繁项集时需反复查找数据库,在效率上存在一定的欠缺,在寻找高次频繁项集时尤为明显。... 关联挖掘算法中的Apriori算法提供了一种根据查找频繁项集来发现数据集中的关联规则的方法,这种算法思路简单易于实现;但在由低次频繁项集生成高次频繁项集时需反复查找数据库,在效率上存在一定的欠缺,在寻找高次频繁项集时尤为明显。文章提出了一种新的关联规则挖掘算法:矩阵算法。同Apriori算法相比较,该算法能直接查找高次频繁项集,可以有效地屏蔽Apriori算法性能瓶颈。试验结果表明,当频繁项级较高时该算法比Apriori具有更高的执行效率和性能,并具有良好的可行性。 展开更多
关键词 关联挖掘 apriori算法 频繁项集 矩阵算法
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基于改进Apriori算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析 被引量：41
18
作者 陈勇 李胜男 +2 位作者 张丽 鲁浩 戴志辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期135-141,共7页
智能变电站的出现为大数据的收集、管理提供了技术支持,也为二次设备缺陷数据的关联性分析提供了丰富的数据样本。首先,在此基础上建立了智能变电站二次设备缺陷数据模型。其次,根据智能变电站缺陷数据模型特点对Apriori算法进行了改进... 智能变电站的出现为大数据的收集、管理提供了技术支持,也为二次设备缺陷数据的关联性分析提供了丰富的数据样本。首先,在此基础上建立了智能变电站二次设备缺陷数据模型。其次,根据智能变电站缺陷数据模型特点对Apriori算法进行了改进,降低了算法的时间复杂度和内存占用量。最后,以某市一年的智能变电站二次设备缺陷数据为例,通过改进的Apriori算法挖掘缺陷数据各个属性之间的关联性并对关联规则进行了分析。研究表明,该方法能够分析缺陷情况,寻找二次设备薄弱环节,为缺陷巡检方式的制定和检修策略的制定提供支持。与传统Apriori算法相比,改进算法的时间复杂度较低。 展开更多
关键词 apriori算法 智能变电站 二次设备 缺陷 关联性分析
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Apriori挖掘频繁项目集算法的改进 被引量：30
19
作者 柴华昕 王勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第24期158-161,171,共5页
针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori。算法从优化产生2-项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1-项目集和2-项目集,将压缩优化和连接优化应用于k-项目集。实... 针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori。算法从优化产生2-项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1-项目集和2-项目集,将压缩优化和连接优化应用于k-项目集。实验结果表明,Napriori算法运行速度比Apriori算法有了明显的提高。 展开更多
关键词 关联规则apriori算法事务压缩散列结构
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关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用 被引量：32
20
作者 蔡会霞 朱洁 蔡瑞英 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第1期85-88,共4页
简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程。通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师... 简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程。通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师的教学工作,优化图书馆的馆藏布局。 展开更多
关键词 apriori算法 关联规则 数据挖掘 数据库 高校图书馆
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