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关联规则可在庞大的数据集中找出不同事务之间隐藏的关系,其中Apriori算法是关联规则分析中较为有效的办法。然而,Apriori算法产生候选项集的效率较低且扫描数据过于频繁,造成算法计算需要耗费较长时间。另外,初始定义的最小支持度与最小置信度也不足以过滤无用的关联规则。针对以上问题,利用概率理论与有效的参数设置,在原有Apriori算法基础上,提出一种基于概率事务压缩的关联规则改进算法。数值算例结果表明,新算法可在第二次迭代之后,大幅减少低效候选项集,从而提升经典Apriori算法效率。 相似文献
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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
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钱冬云 《浙江工贸职业技术学院学报》2006,6(1):88-92,87
在数据挖掘算法中，Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上，提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩，减少事务数据库的平均长度，提高了数据挖掘的效率，具有一定的实用性。 相似文献
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针对传统关联规则 Apriori 算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率, 提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。 相似文献
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关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着大量数据的收集和存储,人们对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣,Apriori算法就是经典的关联挖掘算法。文章分析了Apriori的算法思想、算法描述及实际应用。 相似文献
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关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。 相似文献
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李平荣 《喀什师范学院学报》2014,(3):35-37
对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。 相似文献
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关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法. 相似文献
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随着信息技术的发展,数据量变得非常庞大,如何从海量数据中找到有用、有关联的信息,数据挖掘技术应运而生。Apriori算法作为重要的关联分析算法在这些年得到了广泛应用。主要介绍了关联规则的基本模型、Apriori算法的原理以及如何使用Apriori算法挖掘出有意义的关联规则。 相似文献
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《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
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本文将Apriori算法应用于计算机免疫系统中提取规则,并详细地给出了Apriori算法,同时由于Apriori算法需要频繁扫描数据库,运行效率比较低,从而提出了Apriori算法的三种改进策略：优化连接策略,数据划分策略和减少交易数据策略。 相似文献
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Apriori关联规则挖掘算法分析与改进 总被引：1，自引：0，他引：1
刘宏强 《中国石油大学胜利学院学报》2009,23(1)
对数据挖掘及关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则的Apriori算法基本思想及其核心算法作了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进思路,同时对改进的Apriori算法进行了评价. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(8)
Apriori算法是关联规则中最常见的一种算法.本文简要介绍了Apriori算法的概念、基本思想与实现过程,阐述了Apriori算法的性质与步骤,并用实例演示了算法的详细过程,最后总结了Apriori算法的特点与不足之处. 相似文献