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关联规则的挖掘分为两步，首先找出满足最小支持度要求的频繁项目集，然后根据频繁项目集生成满足最小置信度要求的关联规则集．目前对关联规则挖掘的研究主要集中在频繁项集的生成上，然而，作为整个关联规则挖掘的一部分，由频繁项集生成关联规则的算法也有待进一步研究和改进．本文首先对传统的集合操作进行了扩展，然后在扩展集合操作的基础上，提出了由已挖掘出的最大频繁项集生成关联规则的算法ARD-ES，并对算法的复杂度作了理论和实验上的分析．实验表明，ARD-ES算法随着事务数据库容量的增大，时间占用的攀升基本上是线性的，空间占用在某一定值上下波动． 相似文献
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潘雷 《南京晓庄学院学报》2005,21(5):71-76
Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。 相似文献
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提出基于云计算平台（以Hadoop为例）应用布尔矩阵Apriori算法进行大数据关联规则挖掘的MR_B_Apriori算法。将Hadoop平台与布尔矩阵Apriori算法相结合,利用MapReduce框架分块处理布尔矩阵,计算出分块数据的频度,合并融合得到大数据集的频繁项集。分析表明MR_B_Apriori算法能够适用于大数据的频繁项集挖掘。 相似文献
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INTRODUCTIONMiningfrequentitemsetsisafundamentalandessentialprobleminmanydataminingapplica tionsincludingthediscoveryofassociationrules,strongrules,correlations,sequentialrules,epi sodes,multi dimensionalpatterns,andmanyoth erimportantdiscoverytasks (AgarwalandSri kant,1994;Wangetal.,2 0 0 2 ) .Mostalgo rithmsproposedsofarworkwellondatasetswherethesizesofitemsetsarerelativelysmall.Howev er,theyusuallycrashwithdensedatasetswheretheitemsetsizesarelarge.Suchdatasetsincludethosecomposedofque… 相似文献
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This paper presents a new efficient algorithm for mining frequent closed itemsets. It enumerates the closed set of frequent itemsets by using a novel compound frequent itemset tree that facilitates fast growth and efficient pruning of search space. It also employs a hybrid approach that adapts search strategies, representations of projected transaction subsets, and projecting methods to the characteristics of the dataset. Efficient local pruning, global subsumption checking, and fast hashing methods are detailed in this paper. The principle that balances the overheads of search space growth and pruning is also discussed. Extensive experimental evaluations on real world and artificial datasets showed that our algorithm outperforms CHARM by a factor of five and is one to three orders of magnitude more efficient than CLOSET and MAFIA. 相似文献
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发现最大频繁项目集在关联规则挖掘中有着重要意义。通过已发现的最大频繁项目集,可容易地发现频繁项目集。提出了一种基于事务树（T-tree）的最大频繁项目集挖掘算法MFIA（Maximum Frequent Itemsets Algorithm）,其挖掘过程中只需对数据库扫描一次,从而提高了最大频繁项目集的挖掘效率。 相似文献
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对Pincer—Search进行了改进，提出了一种新的发现最大频繁项目集的算法NDMFS。由于NDMFS算法采用了位阵存储技术和自底向上、自顶向下双向搜索策略，从而进一步提高了算法的效率，显著降低了系统的I／O成本和CPU时间。 相似文献
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赵群礼 《安徽教育学院学报》2006,24(3):42-47
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。为此,我们在改进频繁模式树(FP-Tree)的基础上提出了处理最小支持度和数据库都发生变化时的最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximal Frequent Itemsets Algorithm)。通过对实验结果的分析可以看出,该算法在进行更新挖掘时具有很好的时空效率。 相似文献
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针对传统的数据频繁项集挖掘技术无法快速有效地获取不确定数据中有价值信息的缺点,通过分析不确定数据产生的原因和当前已开展不确定数据挖掘的相关工作,在结合传统频繁项集挖掘算法的基础上,提出需要明确不确定数据特点,运用几种比较高效的新方法来进行不确定数据的频繁项集挖掘,从而为后续做更深入研究奠定扎实基础。 相似文献
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提出了一种新的挖掘最大频繁集的深度优先算法GMPV。该算法利用集合枚举树,并用位置向量来表示项目子集,挖掘过程中使用了超集检测和基于支持度的剪枝技术,减少了某些项目子集的支持度计算。 相似文献
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FP—Growth算法是关联规则挖掘的一个经典算法。本文提出一种基于事务一项矩阵的挖掘算法MFP—Growth算法,利用向量矩阵表示事务数据库,整个挖掘过程只扫描一遍数据库,通过构造各个频繁项的条件矩阵,利用条件矩阵的向量运算来进行频繁模式的挖掘,减少了算法占用的内存空间,提高了挖掘效率．实验结果表明,MFP—Growth算法是有效可行的． 相似文献
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Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率. 相似文献
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有效的挖掘频繁项集是挖掘最大频繁项集的关键步骤.为了克服Apriori算法在挖掘最大频繁项集上的不足,以及FP-Tree存储结构算法多次遍历的缺点,本文引进了新的矩阵技术,减少了FP-Tree遍历次数来挖掘频繁项集,提高了挖掘频繁项集和最大频繁项集效率.并以此提出基于FP-Tree的改进算法FPgrowth＊和FPmax＊.最后实验结果说明,矩阵技术的引进有效的提高了频繁项集和最大频繁项集挖掘效率. 相似文献
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本地差分隐私(LDP)频率估计是数据挖掘领域的一个重要组成部分,目的是在满足LDP的前提下计算特定数据项出现的频率.在基于云服务的应用中,LDP频率估计实现了数据采集过程与数据分析过程的隐私保护,可应用于频繁模式挖掘、恶意攻击检测等.但是LDP频率估计存在随机化噪声较多、依赖数据量较大、高维数据分析准确性较低等缺点.介... 相似文献
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沈良忠 《温州大学学报(社会科学版)》2009,(6):25-30
针对关联规则挖掘中传统Apriori算法需要通过多次扫描数据库来发现频繁项集的问题,提出一种基于简单双矩阵的方法来实现频繁项集的发现．该方法仅需要扫描数据库一次,并充分利用项集的出现次数和是否出现逻辑值来获取频繁项集．实验表明,该方法比Apriori算法更高效． 相似文献
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彭迎春 《深圳信息职业技术学院学报》2011,9(1):13-17
针对Apriori算法多次扫描事务数据库且产生庞大的候选集性能瓶颈,本文提出了Apriori算法的优化算法。该算法利用频繁项集产生时需要自身连接的特征,在连接前对频繁项集依据支持度由小到大进行排序,从而优化连接策略,并将其运用到描述事务数据库的布尔矩阵中。经实验证明,该算法随着事务数据库规模的扩大,较Apriori算法有明显的优越性。 相似文献
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通过分析目前的聚类算法，提出了多隶属聚类的概念；提出了一种基于频繁项目集的多隶属聚类算法，该算法能产生事务型数据的多隶属聚类。 相似文献
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Querying XML data is a computationally expensive process due to the complex nature of both the XML data and the XML queries. In this paper we propose an approach to expedite XML query processing by caching the results of frequent queries. We discover frequent query patterns from user-issued queries using an efficient bottom-up mining approach called VBUXMiner. VBUXMiner consists of two main steps. First, all queries are merged into a summary structure named ＂compressed global tree guide＂ （CGTG）. Second, a bottom-up traversal scheme based on the CGTG is employed to generate frequent query patterns. We use the frequent query patterns in a cache mechanism to improve the XML query performance. Experimental results show that our proposed mining approach outperforms the previous mining algorithms for XML queries, such as XQPMinerTID and FastXMiner, and that by caching the results of frequent query patterns, XML query performance can be dramatically improved. 相似文献
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崔晓军 《襄樊职业技术学院学报》2006,5(5):3-4,11
关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。 相似文献