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一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法 被引量：21
1
作者 宋余庆 朱玉全 +1 位作者 孙志挥 杨鹤标 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期777-783,共7页
目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些... 目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FPtree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA. 展开更多
关键词 关联规则 项约束 最大频繁项目集 频繁模式树 增量式更新
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基于频繁模式树的约束最大频繁项集挖掘算法 被引量：15
2
作者 花红娟 张健 陈少华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期78-80,共3页
多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖... 多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖掘效率。实验结果证明,该算法的效率优于同类算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 最大频繁项集 约束最大频繁项集 频繁模式树 项约束
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最大频繁集的数据聚类方法 被引量：4
3
作者 赵 奕 施鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第11期35-37,共3页
提出了一种新的聚类方法.针对货篮数据的特点,运用概念格获取最大频繁项目集,并以此作为初始聚类,采用适合于货篮数据的相似性测量方法,求得聚类结果.研究表明,该方法所生成的聚类比其它传统方法更优化,而且效率较高.
关键词 最大频繁集 概念格 聚类 数据集 数据处理
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基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究 被引量：4
4
作者 陈耿 朱玉全 +2 位作者 宋余庆 陆介平 孙志挥 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期64-69,共6页
目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快... 目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的. 展开更多
关键词 关联规则 项约束 最大频繁项目集 频繁模式树 增量式更新
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最大频繁项目集挖掘技术研究与展望 被引量：7
5
作者 钱进 《微计算机应用》 2005年第6期652-654,共3页
提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域。本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行了研究,并对已提出的最大频繁项目集挖掘算法进行了分析。
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集
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基于FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法 被引量：5
6
作者 杨君锐 赵群礼 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期88-90,共3页
发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题 .在应用中用户需要调整最小支持度 ,以发现更有用的最大频繁项目集 .为此提出了一种最大频繁项目集更新算法 (UMFPA) ,该算法通过对频繁模式树(FP Tree)中的频繁项目头表 (HTable)增... 发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题 .在应用中用户需要调整最小支持度 ,以发现更有用的最大频繁项目集 .为此提出了一种最大频繁项目集更新算法 (UMFPA) ,该算法通过对频繁模式树(FP Tree)中的频繁项目头表 (HTable)增加两个域 ,从而将减少在数据库不变而最小支持度变化的情况下的更新挖掘最大频繁项目集的费用 .实验结果表明 。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 频繁模式树 最小支持度
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蚁群算法在最大频繁项集挖掘问题中的应用 被引量：8
7
作者 宋洁 刘华 +1 位作者 谭庆 顾军华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第20期5290-5292,共3页
最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用,将其抽象为带约束条件的子集问题,利用蚁群算法进行求解。实验结果表明,与传统的Apriori算法相比,在最小支持度较小的情况下,蚁群算法具有较快的挖掘速度,在大部分情况下能够获... 最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用,将其抽象为带约束条件的子集问题,利用蚁群算法进行求解。实验结果表明,与传统的Apriori算法相比,在最小支持度较小的情况下,蚁群算法具有较快的挖掘速度,在大部分情况下能够获得所有的最大频繁项集,实验表明了蚁群算法在求解最大频繁项集挖掘问题上的有效性。 展开更多
关键词 关联规则 最大频繁项集 蚁群算法 正反馈机制 启发式信息
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基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集 被引量：4
8
作者 姜晗 贾泂 徐峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期146-148,共3页
提出了基于频繁项集的最大频繁项集(BFI-DMFI)和频繁闭项集挖掘算法(BFI-DCFI)。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频... 提出了基于频繁项集的最大频繁项集(BFI-DMFI)和频繁闭项集挖掘算法(BFI-DCFI)。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。 展开更多
关键词 最大频繁项集 频繁闭项集 频繁项集 关联规则
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滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究 被引量：7
9
作者 尹绍宏 单坤玉 范桂丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期145-149,共5页
数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最... 数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法 SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息:一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。 展开更多
关键词 数据流 滑动窗口 最大频繁项集 矩阵
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一种快速发现最大频繁项集的挖掘算法 被引量：4
10
作者 崔海莉 袁兆山 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1392-1395,1408,共5页
文章分析了关联规则发现中关于频繁项集的生成与测试方法,提出一种快速挖掘最大频繁项集的算法MFIA_VTL。该算法针对数据库的垂直事务标识列表结构对项集搜索空间进行基于前缀的划分,来发现最大频繁项集。实验表明,该算法性能稳定,可扩... 文章分析了关联规则发现中关于频繁项集的生成与测试方法,提出一种快速挖掘最大频繁项集的算法MFIA_VTL。该算法针对数据库的垂直事务标识列表结构对项集搜索空间进行基于前缀的划分,来发现最大频繁项集。实验表明,该算法性能稳定,可扩展性好。 展开更多
关键词 关联规则 最大频繁项集 垂直事务标识列表 MFIA_VTL算法
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一种小区域分类关联的高冗余空间挖掘算法 被引量：5
11
作者 秦永俊 《科技通报》 北大核心 2013年第6期27-29,共3页
传统的关联规则挖掘技术过于依赖数据之间的关联属性,造成挖掘算法在高冗余知识空间关联规则不明显或者较弱的情况下挖掘耗时。本文提出一种应用与高冗余知识空间的优化数据挖掘算法。该算法首先找出最大频繁项集和频繁1-项集进行区域分... 传统的关联规则挖掘技术过于依赖数据之间的关联属性,造成挖掘算法在高冗余知识空间关联规则不明显或者较弱的情况下挖掘耗时。本文提出一种应用与高冗余知识空间的优化数据挖掘算法。该算法首先找出最大频繁项集和频繁1-项集进行区域分类,然后利用已有频繁项集找出所有的其它频繁项集,去除冗余关联环境,节省了计算频繁项集的时间,节约了存储空间,使算法的效率得到提高。仿真实验结果证明了改进算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 关联规则 频繁项集 向量运算 最大频繁项集
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快速挖掘最大频繁项目集的新算法 被引量：1
12
作者 杨君锐 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期102-110,共9页
针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)... 针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 算法
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一种自底向上的最大频繁项集挖掘方法 被引量：3
13
作者 赵阳 吴廖丹 《计算机技术与发展》 2017年第8期57-60,65,共5页
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最关键的步骤。最大频繁项集是一种常用的频繁项集简化表示方法。自顶向下的最大频繁项集挖掘方法在最大频繁项集维度远小于频繁项数时往往会产生过多的候选频繁项集。已有的自底向上的最大频繁项集挖掘方... 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最关键的步骤。最大频繁项集是一种常用的频繁项集简化表示方法。自顶向下的最大频繁项集挖掘方法在最大频繁项集维度远小于频繁项数时往往会产生过多的候选频繁项集。已有的自底向上的最大频繁项集挖掘方法或者需多次遍历数据库,或者需递归生成条件频繁模式树,而预测剪枝策略有进一步提升的空间。为此,提出了基于最小非频繁项集的最大频繁项集挖掘算法(BNFIA),采用基于DFP-tree的存储结构,通过自底向上的方式挖掘出最小非频繁项集,利用最小非频繁项集的性质进行预测剪枝,以缩小搜索空间,再通过边界频繁项集快速挖掘出最大频繁项集。验证实验结果表明,提出算法的性能较同类算法有较为明显的提升。 展开更多
关键词 最大频繁项集 关联规则挖掘 FP-TREE 最小非频繁项集 边界频繁项集
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关联规则中FP-tree的最大频繁模式非检验挖掘算法 被引量：5
14
作者 惠亮 钱雪忠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1922-1925,共4页
基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、做超集检验等问题,在分析DMFIA-1算法的基础上,提出了最大频繁模式的非检验挖掘算法NCMFP。该算法改进了FP-tree的结构,使... 基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、做超集检验等问题,在分析DMFIA-1算法的基础上,提出了最大频繁模式的非检验挖掘算法NCMFP。该算法改进了FP-tree的结构,使挖掘过程中不需要生成条件频繁模式树也不需要超集检验。算法采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数,采用的求取公共交集的方式保证了挖掘结果的完整性。实验结果表明在支持度相对较小情况下,NCMFP的效率是同类算法的2～5倍。 展开更多
关键词 关联规则 数据挖掘 频繁模式树 最大频繁项集 超集检验
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基于聚类分析的城市交通路段划分研究 被引量：5
15
作者 张心哲 关伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2009年第3期36-42,共7页
根据交通流特性的相似性进行交通路段划分对城市交通管理和控制具有重要作用.交通流数据具有时间序列特征,相似性度量问题是时间序列聚类中的最基本的问题之一.本文为交通流数据聚类给出了一种基于灰色关联的相似性度量方法,通过比较试... 根据交通流特性的相似性进行交通路段划分对城市交通管理和控制具有重要作用.交通流数据具有时间序列特征,相似性度量问题是时间序列聚类中的最基本的问题之一.本文为交通流数据聚类给出了一种基于灰色关联的相似性度量方法,通过比较试验确定了它具有较高的聚类精度.在每个时段时间序列间的相似性差异、在某一个时段的异常数据等会影响到在整个时间区间的交通流数据聚类,为此本文提出了一种基于时段划分的交通流数据聚类方法.这个方法首先对每个时段数据进行聚类,然后采用最大频繁项集方法得到最终聚类结果(即交通路段划分),实例证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 时间序列 相似性 灰色关联 聚类分析 最大频繁项集
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一种基于最大频繁项目集的挖掘事务间关联规则方法 被引量：2
16
作者 任永功 张琰渝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期185-188,共4页
Web事务间关联规则挖掘是通过发现网页之间的关联关系来预测用户的兴趣。提出一种新的事务间关联规则挖掘方法,通过对MAFIA算法改进,得到最大频繁项目集的同时得到对应的共有用户集,通过对事务内到事务间最大频繁项目集的转换,分析不同... Web事务间关联规则挖掘是通过发现网页之间的关联关系来预测用户的兴趣。提出一种新的事务间关联规则挖掘方法,通过对MAFIA算法改进,得到最大频繁项目集的同时得到对应的共有用户集,通过对事务内到事务间最大频繁项目集的转换,分析不同用户之间的关系,分析用户对网站上不同网页的访问数据,直接发现不同用户之间的关联关系来预测用户的兴趣。该方法经试验证明能够更加全面的预测用户感兴趣的网页,更好地为用户提供个性化服务。 展开更多
关键词 Web事务间关联规则 改进的MAFIA算法 最大频繁项目集 用户兴趣模型
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一种基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法 被引量：1
17
作者 杨萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第34期197-200,共4页
最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快... 最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁模式树 频繁项目集 关联规则 最大频繁项目集
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快速更新挖掘最大频繁项集 被引量：3
18
作者 冯凤 《合肥学院学报（自然科学版）》 2007年第4期46-49,共4页
更新挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题,其发现过程的高花费要求对高效更新挖掘算法进行研究.提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集算法,其能够在原有挖掘结果的基础上,有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频... 更新挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题,其发现过程的高花费要求对高效更新挖掘算法进行研究.提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集算法,其能够在原有挖掘结果的基础上,有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 增量式更新
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挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法 被引量：3
19
作者 黄红星 王秀丽 黄习培 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期161-165,共5页
最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法... 最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法。算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集。对比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高。 展开更多
关键词 数据挖掘 最大频繁项集 蚁群优化 最大最小蚂蚁系统 关联图
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最大频繁项目集的增量式更新算法 被引量：1
20
作者 姜玉泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第24期187-188,201,共3页
发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该... 发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。 展开更多
关键词 数据挖掘 最大频繁项目集 增量式更新 IUAFI算法
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