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TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING BASED ON T-APRIORI ALGORITHM AND ITS TYPICAL APPLICATION
Data mining Temporal Association Rule Mining A Sequence of Ecological Events
2015/8/10
A new algorithm “T-Apriori” based on time constraint is designed and implemented on the basis of analyzing the related definitions and general steps of temporal association rule mining. The concepts o...
web服务器的日志文件记录了大量的用户网页访问信息，如何分析这些数据并从中发现用户的网页浏览模式比如用户感兴趣的页面、最佳的页面组合等从而为商家提供良好的决策支持变得越来越重要。本文用数据挖掘技术中的Apriori算法对记录用户页面访问信息的日志数据进行挖掘从而得到用户浏览网页的模式。本文首先对日志数据进行了预处理，从中提取了用户的一次会话中的页面访问记录，然后用Apriori算法对这些访问记录数...
基于Apriori的相容数据集间关联规则演绎方法
相容数据集 关联规则 规则演绎 Apriori算法
2014/4/17
Apriori关联规则数据挖掘算法只针对一类相关数据集进行数据挖掘，而现实世界中各种不同的数据集非常庞大，如何在不相关数据集间进行数据挖掘，拓展规则的数量具有挑战性。目前Apriori关联规则算法研究基本上集中在算法性能优化和针对不同数据形式的基础上，没有突破不相关数据集的界限。针对这个问题，首先给出了相关数据集、不相关数据集、相容数据集的概念，进一步给出了一种基于Apriori的不相关数据集中相...
一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法
关联规则 数据挖掘 遗传算法 Apriori算法
2010/8/20
在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析，找出各课程之间的隐藏关系，得到一些合理、可靠的课程关联规则，从而根据这些规则进行课程的合理设置。实验结果表明，该算法能高效地解决数据挖掘问题。
算法减少连接次数以及扫描数据库的次数从而缩短数据库扫描时间,利用项集有序性改进判断是否进行连接的策略,并利用标志位变化逐步消除无用事务,从而实现了事务压缩和项目压缩, 同时减少了判断时间。实验结果表明,经过优化了的Apriori算法在运行效率上有一定的提高。
Apriori算法的一种优化方法
频繁项集 Apriori算法 En-Apriori算法
2009/8/11
介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足，提出一种改进的Apriori算法――En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法，只须扫描一遍数据库，同时优化了连接操作，较好地提高了算法的效率。实验结果表明，En-Apriori算法优于Apriori算法，具有较好的实用性。
基于十字链表的Apriori改进算法
数据挖掘 事务数据库 Apriori 算法
2009/8/7
针对Apriori算法中存在的不足，提出一种把事务数据库映射到十字链表中的改进算法。该算法可以减少连接数据库的次数及事务记录的扫描次数。Apriori算法与改进算法的性能对比分析表明，改进算法能有效提高执行效率。
一种改进的Apriori算法在交通信息化中的应用
关联规则 Apriori算法 数据挖掘
2009/8/4
基于关联规则理论，在传统的单维单层布尔型Apriori算法的基础上提出一种改进的多维多数据类型Apriori算法，将算法用于分析复杂的交通事故数据库。理论分析和实验数据表明，算法是有效可行的，实验结论达到了交通管理部门的预期要求，可以用于辅助相关部门作出道路交通改进工作的决策。
面向LBS动态数据管理的Apriori算法研究
LBS 动态数据管理 Apriori算法
2009/7/31
LBS(Location Based Services)动态数据管理面临的一个严峻的挑战是需要在一个有限带宽、移动的、不稳定的环境中为用户提供相对稳定的服务.基于关联规则挖掘的思想,试图从业已形成的海量服务数据中发现潜在的规律,以指导服务器有效地完成数据分发工作.但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阈值考虑不够,故对经典的Aprior...
Apriori-sort算法研究
关联规则 购物篮分析 数据库知识发现
2009/7/24
Apriori算法虽然在候选集的产生时利用了剪支技术，但每次扫描数据库时都必须扫描整个数据库，因此扫描的数据量大，速度较慢。Apriori-sort算法是在Apriori算法基础上的改进，基本思想是把事务数据库变为以度表示的事务度数据库，并对事务度数据库进行排序。Apriori-sort算法查找频繁项集时，只扫描数据库Dd中满足d（Ck）≦d（Ti）的事务。对扫描数据库进行了有效剪支，因此Apri...
关联规则挖掘中对Apriori算法的研究
关联规则 频繁项集 关联规则挖掘
2009/7/22
针对Apriori寻找频繁项集问题，提出了基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法。该算法结合项集的有序特性，使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列，这样得到的候选频繁项集的集合是最小的，大大减少了候选频繁项集的数量，而且能保持频繁项集的完整性，从而节约了计算开销，提高了算法的效率。
基于矩阵的Apriori算法改进
关联规则 Apriori算法 矩阵
2009/4/9
对基于矩阵的Apriori算法进行了改进，同时改进了发现关联规则算法，将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来，可以大大减少扫描数据库的次数，从而提高算法的效率，在生成关联规则中，利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。
关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究
数据挖掘 关联规则 频繁项集
2009/2/11
针对Apriori算法寻找频繁项集问题，通过对事务数据库的布尔化表示，提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量，从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明，该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库，而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库，同样也有较好的...
一种结合完全连接的改进Apriori算法
关联规则 Apriori 频繁项集
2008/12/19
基于Apriori算法原理，提出一种有效的完全连接条件，在频繁2k-项集的集合L2k进行自身Apriori连接得频繁(2k+1)-项集的同时，自身完全连接产生未剪枝的候选4k-项集；对频繁(2k+1)-项集的集合L2k+1，直接对其项集进行完全连接产生未剪枝的候选(4k+2)-项集。改进的算法减少了连接的比较次数、迭代运算次数。实验表明该算法在保证无遗漏的情况下有效地提高了Apriori算法的...
