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1.
介绍入侵检测系统的基本知识,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统,该系统采用了关联规则中的Apriori算法挖掘入侵模式,实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的整体性能。另外对基本Apriori算法提出了改进算法,此改进算法提高了扫描入侵数据库过程中的信息获取率,缩减了项集的潜在规模,提高了入侵检测规则生成的效率。 相似文献
2.
陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
3.
为提高关联规则中频繁集挖掘的效率,将频繁集的挖掘转化为TSP问题中最短路径的求解。应用蚁群算法的思想,结合频繁项集的特点对算法进行改进,进而挖掘满足最小支持度的项的组合。实验表明,与传统的Apriori算法相比,改进后的蚁群算法能够在较短的时间里挖掘出大部分的频繁项集,可以有效地进行频繁项集的挖掘。 相似文献
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5.
针对数据挖掘在网络游戏中的应用,提出了游戏访问模式挖掘的概念,并给出一种适用于挖掘游戏访问模式的Apriori_Trie_GAPM算法,该算法基于Apriori算法思想,采用trie树生成并存储频繁项集,trie树生成采用宽度优先策略,按游戏访问频繁度升序生成每层节点,节点支持度计算应用事务投影策略并结合了游戏使用时间. 相似文献
6.
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
7.
针对数据挖掘在网络游戏中的应用,提出了游戏访问模式挖掘的概念,并给出一种适用于挖掘游戏访问模式的Apriornie-GAPM算法,该算法基于Apriori算法思想,采用trie树生成并存储频繁项集,trie树生成采用宽度优先策略,按游戏访问频繁度升序生成每层节点,节点支持度计算应用事务投影策略并结合了游戏使用时间． 相似文献
8.
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
9.
臧勇 《新课程学习(社会综合)》2010,(12)
分析了挖掘频繁访问模式的过程和当前Apriori算法的缺陷,提出了一种Apriori算法的改进算法:BLApriori算法.改进的算法采用不规则数组来保存项集信息,有效省去了扫描数据库所耗费的大量时间.将项集有序性引入到该数组上,减少了候选项集的个数.并采用二进制来表示1阶频繁访问模式,提高了模式匹配和连接的效率.试验结果表明,该改进算法能更有效地发现各种长度不同的访问模式. 相似文献
10.
李莉贞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(1)
频繁项集挖掘在数据挖掘中是一个十分重要的组成部分,文章借鉴Apriori算法的思想,结合关系数据库的特殊性,介绍了一种基于SQL的频繁项关联规则挖掘算法,并将其应用于教学评价数据的挖掘中,得出一些潜在的关联规则,为教学管理提供了一定的决策支持信息. 相似文献
11.
介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题. 相似文献
12.
探讨了网络入侵检测中应用数据挖掘技术的可行性和必要性,提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,并对该模型中数据挖掘算法进行研究,提出该系统应用Apriori算法的改进思路,实现入侵检测自动化,提高检测效率和检测准确度。 相似文献
13.
利用Apriori算法结合SQL查询语言挖掘隐藏在教师教学评价系统中的信息,以分析教师课堂教学效果与教师整体素质的关系。根据给定的最小支持度和记录数,产生频繁项集,最后由最小置信度和频繁项集生成关联规则,实现关联规则挖掘的目的,并对发现的规则进行分析,找到了教师教学效果好坏与教师年龄、职称和学历的相关性,从而为教学部门提供了决策支持信息。 相似文献
14.
一种基于二进制编码的频繁项集查找算法 总被引：1，自引：0，他引：1
叶晓波 《楚雄师范学院学报》2009,24(3)
在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高. 相似文献
15.
为明确中医治疗抑郁症用药规律,融合Apriori优化算法与Relim算法,采用数据挖掘技术进行分析。针对传统Apriori算法频繁扫描数据库从而生成大量候选项集的缺点,改变其原有剪枝方式以减少扫描次数。将改进后的Apriori算法与无需产生候选项集的Relim算法就中医治疗抑郁症的方剂数据进行关联规则分析,并绘制两个算法时间效率图。结果发现,两种算法在挖掘药物频繁项集与关联规则的结果基本相同,通过分析发现,中医常以疏肝、理气、补肾、滋阴等药物为主治疗抑郁症。改进后的Apriori算法可降低数据库扫描次数,较传统Apriori算法运行效率有所提高,Relim算法在空间利用率和时间执行率上均略优于改进后的Apriori算法。两种算法挖掘结果体现出中医治疗抑郁症注重疏肝理气、补肾滋阴、调理气血等特点。基于关联规则的方法可作为中医用药规律分析的重要工具。 相似文献
16.
Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。 相似文献
17.
《洛阳师范学院学报》2015,(8):65-67
本文在分析经典Apriori算法和FP-growth算法存在问题的基础上,提出了一种基于索引数组的频繁项集挖掘算法.该算法以Apriori算法为基础,通过引入索引数组,有效缩小了候选集的范围,同时,因无需要采用FP树的存储结构,节省内存.通过实验性能分析比较,该算法可以有效提高频繁项集挖掘效率. 相似文献
18.
Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。 相似文献
19.
《洛阳师范学院学报》2015,(8):72-74
通过研究已有的Apriori改进算法,本文对事务数据库进行了改造,在此基础上给出了事务粒的定义,从粒的角度阐述了事务与项集之间的关系.通过约定事务粒之间合成规则,本文设计了基于事务粒的Apriori改进算法,从而将粒计算理论有效地应用于关联规则的挖掘中. 相似文献
20.
邹永平 《河北能源职业技术学院学报》2013,(1):64-66,70
改进后的Fp-Growth挖掘算法适用于对大型数据库的数据关联规则的挖掘,基于一种新的数据库分隔方法来分隔数据库,并对分隔得到的各数据库子集用算法进行约束频繁项集挖掘。改进的数据库划分策略克服了占用内存大的缺陷,提高了挖掘速度,实时性更强。 相似文献