基于虚构理论对不平衡数据集中少数类关联规则挖掘的研究

在网络入侵检测系统中,数据挖掘往往面对的是不平衡数据集,而对不平衡数据集中少数类的挖掘是现在研究的热点.针对不平衡数据集中少数类的挖掘问题,提出了不平衡库关联规则挖掘算法(ARUD).算法首先构造一个知识联接强度矩阵,用来存储所有二项集的支持度计数,然后基于该矩阵挖掘满足最小说服度的所有关联规则,且ARUD算法仅需扫描整个事务数据库1次.采用了UCI数据库中4个典型的不平衡数据集,对比Apriori算法与CFP-Growth算法,ARUD算法能有效提取不平衡数据集中的少数类,并在数据挖掘运行时间和占用内存方面均有性能提升.