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基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究
关联规则 聚类 领域知识 深层知识发现
2015/3/17
本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效...
基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法
频繁模式树 全局频繁项集 关联规则
2014/10/8
提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF). DMARF算法设置了中心结点, 利用局部频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集, 然后与中心结点交互实现数据汇总, 最终获得全局频繁项集.DMARF算法采用顶部和底部策略, 能大幅减少候选项集, 降低通信量. 理论分析和实验结果均表明了DMARF算法是快速而有效的.
基于TD-TP-growth的模糊关联规则挖掘算法
模糊关联规则 模糊蕴涵 t-模算子
2014/9/11
提出一种基于ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ的模糊关联规则挖掘算法．首先，使用３种t-模算子以及由其产生的蕴涵算子计算模糊频繁项的支持度和规则的蕴涵度，产生的关联规则能表示模糊项间的确定性和渐近性逻辑语义；然后，以事务的惟一标识为键值，散列存储每个事务相对ＦＰ-ｔｒｅｅ中每个结点所表示模糊项的隶属度，使ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ适用于模糊频繁项的挖掘，并分析了算法的时间和空间复杂度；最后，实验结果表明该算法...
一种新的动态关联规则及其挖掘算法
动态关联规则 树 频数向量 挖掘算法
2014/9/11
在分析原有定义不足的基础上，提出一种新的动态关联规则，其支持度向量和置信度向量与经典定义相吻合，能更好地反映规则随时间变化的动态信息．进一步提出两种新的动态关联规则挖掘算法：ＩＴＳ和ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ．其中：两阶段ＩＴＳ算法具有较好的可理解性；基于扩展ＦＰ树的ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ算法适宜于高密度海量数据的挖掘．实验结果表明，该算法具有较好的挖掘性能和可扩展性，适用于动态关联规则的有效挖掘．