带有时态约束的多层次关联规则的挖掘

为了适应现实世界数据库中数据具有多层次性和时态性的客观情况 ,在以往关联规则挖掘算法的基础上 ,提出了具有时态约束的多层次关联规则的挖掘算法 .该算法的核心思想是利用统计分析方法 ,根据用户给定的最小支持度和最小可信度 ,确定出用户感兴趣的关联规则 .实例分析结果表明 ,该算法与单层次的无时效性的数据挖掘算法相比更有应用价值 .

多层次关联规则的增量式更新算法

目前已经提出的许多关联规则发现算法，大多数用于高效地发现大规模数据库中的关联规则，而对关联规则维护问题的研究工作却很少。文章提出一种增量式更新算法──IUPA（IncrementalUpdatingAlgorithm），用来解决多层次关联规则高效更新问题．

一种新的多层次关联规则挖掘算法

关联是数据挖掘领域的一个重要研究课题。如何有效地推导出关联规则,在过去已经有许多方法相继被提出,但大部分的方法对于(a)数值型数据的处理、(b)渐进式挖掘以及(c)在线挖掘等问题无法有效地同时加以处理。因此本文通过对多层次关联规则的研究,提出了以模糊分割与数据方阵为基础的算法来解决上述问题。

基于概念提升的多层次关联规则更新采掘

采掘关联规则是数据采掘的重要研究内容 .本文针对交易项目中广泛存在的包含和泛化关系 ,充分利用已采掘出交易项目集的频繁模式集合 ,提出了一种快速的基于概念提升的多层次关联规则更新采掘方法与算法 UMAR-CP.

基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。

基于多层次关联规则的卷烟销售策略

随着世界经济全球化的进程和中国加入WTO后与市场对接的要求,作为垄断程度很高的烟草行业,逐步暴露出与市场经济发展不相适应的诸多弊端。烟草企业迫切需要运用数据挖掘技术,提高企业信息管理水平,使企业建立以客户为中心的经营模式,以从根本上提高企业竞争力。本文基于多层次关联规则挖掘技术,对Apriori算法进行改进,利用概念分层、剪枝优化,提出DRZ算法求解频繁项集,提高了挖掘的效率和速度。并将该算法应用于烟草销售策略制定,辅助销售策略制定。

基于多层次关联规则挖掘的反恐情报跨层特征关联分析

【目的/意义】为了发现更全面、更具有普适性的反恐情报信息,本文在单层次关联规则挖掘的基础上研究反恐情报的多层次关联规则挖掘方法。【方法/过程】根据反恐情报的数据特征提出统一最小支持度和多单项最小支持度参数并用的方式筛选多层次涉恐特征频繁项集,在情报分析过程中保存部分特殊的冗余频繁项集、冗余多层次关联规则和无趣多层次关联规则。【结果/结论】本文的研究可以发现涉恐数据中不同概念分层的关联规律。[创新/局限]文中提出的关联分析方法能够弥补普通的单层次关联规则挖掘在分析包含多层属性的涉恐数据中存在的不足,为反恐预警和反恐决策提供更丰富、更科学、覆盖范围更广的参考。

多层次模糊关联规则挖掘算法

该文将模糊技术和概念分层应用到关联规则的挖掘中,提出了多层次模糊关联规则挖掘算法。并且以Food-Mark2000数据库为实验对象,对该算法的性能进行分析,实验结果表明该算法具有较好的执行效率和较好的可扩展性,适合于对大型数据库进行挖掘。

关联规则在浏览者兴趣分析中的应用

文章讨论了关联规则、Aporioi算法、多层次关联规则以及在挖掘电子商务网站用户兴趣方面的应用,并以网站部分数据为例,应用多层次关联规则进行兴趣分析。

特殊网络通信行为的数据挖掘与分析

为了挖掘可疑通信的行为模式,定位发生了可疑通信行为的上网账户,本文首先分析了可疑通信行为特点。然后针对已有关联规则挖掘算法不能同时满足多层次数据挖掘和加权关联规则挖掘的问题,分析对比两种典型的基本关联规则算法,以FP-tree为基础,提出了ML-WFP多层次加权关联规则挖掘算法。针对算法中数据项权重的确定问题,由用户设置数据项间的重要性比较关系,借鉴模糊一致矩阵的概念,利用模糊层次分析法计算数据项的权重。最后将该算法应用于可疑通信行为的挖掘。实验测试结果表明可疑通信行为挖掘方案合理有效。