基于FP-growth算法的交通事故数据关联规则挖掘研究

为了探寻多种事故影响因素共同作用下诱发交通事故的某种规律以及各因素间的关系,本文采用FP-growth算法对收集到的交通事故数据进行分析研究,挖掘其中的潜在价值信息,找出事故发生的原因,根据分析结果给相关部门提出建议,帮助城市交通管理者制定更有效的管理措施,以达到降低交通事故发生频率的目的。

基于FP-Growth算法的直流输电系统阀基电子设备缺陷关联性分析

换流阀控制设备作为直流输电系统的核心设备,对其阀基电子设备进行缺陷异常分析是保证直流输电系统稳定可靠运行的基础。提出一种基于FP-Growth算法的直流输电阀基电子设备缺陷关联性分析方法。首先基于阀基电子设备的基本结构与原理,采集阀基电子设备缺陷数据;接着对原始数据进行预处理,量化编码后导入FP-Growth算法,通过构建FP-Tree,计算其支持度和置信度,分析阀基电子设备的缺陷特征和影响因素以及各元件之间的关联关系。该方法能高效智能实现对直流输电系统核心设备缺陷的关联分析及故障溯源,为运维人员检修策略的制定提供了理论依据。最后以实际直流输电系统换流阀阀基电子设备缺陷数据仿真算例对所提方法的有效性进行了验证。

基于改进FP-Growth算法和贝叶斯的营业线施工安全风险分析

铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将致因因素分为人因层、设备层、环境层、管理层4个层级进行分层分析,构建铁路营业线施工事故致因体系。基于压缩算法和差分编码对传统FP-Growth算法进行改进,以此对铁路营业线施工事故致因进行挖掘,找到满足提升度要求的高支持度关联规则和高置信度关联规则,发现关键致因关联和事故致因规律。基于贝叶斯网络理论、致因关联关系和专家经验建立营业线施工安全风险贝叶斯网络,结合复杂网络理论分析网络节点度、聚类系数与节点介数等特征,找到关键致因因素。在此基础上,运用因果推理和故障诊断推理进一步剖析营业线施工过程中的高风险致因,并从“人防、物防、技防”3方面提出预防管控措施。案例结果表明:施工人员操作不当、施工造成接触网故障、施工导致设施设备侵限、施工作业损害电缆设备、施工造成轨道电路故障和施工、检修、清扫设备耽误列车类事故之间的关联关系较为频繁,且为红光带事故的高概率致因,在施工作业过程中应多层次重点预防管控。研究成果为铁路营业线施工安全管理提供一种新的风险分析方法。

基于FP-Growth算法的新能源配电网CPS网络攻击检测方法

为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电网CPS信息侧和物理侧进行监测来获取原始数据;然后通过额定电压、电流值制订数据离散化规则,并根据规则对原始数据进行离散量化处理来生成事件序列。在此基础上,采用FP-Growth算法挖掘历史数据异常信号的频繁项集和强关联关系,通过已有频繁序列特征对新的攻击类别和故障点进行识别,实现对有源配电网CPS网络攻击的检测。最后,仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。

基于改进FP_Growth算法在中药提取信息中研究

中药提取在中药生产中占有十分重要地位,企业在生产中药过程中,生产过程数据和质量数据存在一定的问题。数据挖掘技术的出现及利用k-means聚类算法和改进的FP_Growth算法对中药生产过程数据进行分析,既能为企业提高生产效率,降低成本,又保证产品的质量。因此对中药提取信息数据挖掘不仅是有必要的,更具有实际意义。

基于FP-Growth算法的运毒嫌疑车辆智能推荐研究

毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为时间间隔导向,建模时选择PostgreSQL数据库。在数据库中建立过往车辆前半小时中间表、后半小时中间表、中间跨度表,运用人工智能数据挖掘技术实现从大量的通行车辆中抽取车辆伴随信息,采用FP-Growth算法挖掘频繁项集,查找高频出现车牌号,通过设定阈值并找到对应的关联规则,经过缉毒民警提供的黑名单进行过滤并排序,最后进行车辆嫌疑度的推荐,为民警拦截嫌疑车辆提供支持,能够在一定程度上提高对嫌疑车辆排查的针对性、准确性和有效性。

基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法

常规高维混合属性数据挖掘方法多采用云平台技术,无法完整保留数据的结构相似性,使得数据挖掘效率较低。为此,提出了基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法。为了改善数据质量,根据高维混合属性数据在数据库中的存储结构,采用了一种固定算法实现数据去噪,并依据数据类型计算分类型和数值型相似度,结合FP-growth算法对频繁项样本分支进行筛选生成项表头,保证数据结构相似性的完整性,通过搜索项表头输出有效关联规则,实现数据挖掘过程。实验结果表明,所提方法具有较高的挖掘效率。

一种优化FP-growth的支持度相同项的排序算法

Han等人提出了频繁模式增长FP-growth算法,该算法在第一次扫描数据库后,得到频繁项集合和每个频繁项的支持度,并按支持度降序排列,但没有对支持度相同项的排列做进一步说明。本文依据"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,提出了通过比较该项与前后项项集的支持度,较大者先排列的方法,使后续构建的FP-tree比任意排序构建的FP-tree更优。

基于FP-Growth算法的中药配方数据挖掘

本文探讨了数据挖掘技术在中药方剂配伍研究中的应用,介绍了关联规则的挖掘算法--FP-Growth算法,提出了运用FP-Growth算法从中药方剂中挖掘出相关联的中药的方法。

FP-growth算法在医学形态学教学系统中的应用与研究

针对已有网络教学系统缺乏智能性、不能有效地为用户提供满足要求的教学资源、无个别化指导等缺点,项目组将数据挖掘中FP-growth算法应用到医学形态学实验教学系统中,从而提高该教学系统的智能化水平、激发学生学习兴趣。大量实验表明,引入过FP-growth算法的医学形态学实验教学系统,不仅能够利用有效地的为用户提供满足要求的教学资源,还能够因材施教对学生实行个性化指导。

负载均衡的FP-growth并行算法研究

针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证明,该算法可以完整高效地挖掘频繁模式,并且实现均衡负载。

一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法

FP-Growth算法是基于FP树挖掘频繁项目集的经典算法,为提高FP-Growth算法挖掘大规模数据频繁项目集的效率,提出了一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法FPPM。该算法基于Map/Reduce并行模型,在每个计算节点上首先构造局部频繁模式树,并对之进行挖掘得到局部频繁项目集,然后合并局部频繁项目集以得到全局频繁项集,由于此时得到的结果并不完备,所以对合并后未达到最小支持度阈值的项目集,重新计算其支持数。介绍了FPPM算法的设计思想,测试了其性能。实验结果表明FPPM算法具有较好的可扩展性。

FP-Growth关联规则挖掘的改进算法

文章通过对FP-Growth算法分析,提出的改进算法能有效地减少需遍历的树的节点数,从而降低了时间开销。实验表明:改进算法能明显地提高挖掘效率。

关联规则算法FP-growth的研究与分析

FP-growth算法是关联规则挖掘中应用最为广泛的挖掘算法,与经典算法Apriori算法最大的区别是不需要挖掘候选集,所以在挖掘效率上有了很大的提升,但是在构建模式树FP-tree时是基于整个事务数据库的,当遇到大型数据库或挖掘约束条件严格时,算法执行过程中占用内存较大,对空间要求较高,且是递归调用,执行效率不高。在对FP-growth算法研究的基础上提出了一种改进算法,该算法改变FP-tree结构,将一棵FP-tree分为多条子树进行频繁模式的挖掘,减少了内存的占用,提高了算法的执行效率。

基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要组成部分.为提高关联规则的挖掘效率,提出了一种基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法(BPFP),分析了算法的时间和空间复杂度.该算法使用Hadoop框架和布尔矩阵以减少对事务数据的扫描次数,利用两次MapReduce来实现频繁项集的挖掘.在多个数据集上的实验结果表明,与原FP-Growth算法相比,BPFP算法具有更高的执行效率、更好的加速比.

基于负载均衡和冗余剪枝的并行FP-Growth算法

针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值,将估计值远大于其他节点的分组进行分割,平均到其他分组中,并且对不同分组中重复的列表元素进行截断,去除冗余数据。实验表明,本文提出的算法能够有效防止并行化的数据倾斜,减少数据冗余,在时间和空间复杂度上要低于以前的并行化FP-Growth算法。

一种基于聚合链的改进FP-Growth算法

提出了一种基于聚合链挖掘频繁模式的改进FP-growth算法.该算法引入聚合链的单链表结构,改进了FP树结构.改进后的FP树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,节省了树空间;相同项的不同节点的路径信息压缩进聚合链中,避免了生成节点链和条件模式库.用Agrawa方法生成实验数据进行分析,实验结果验证了该算法在时间上的优势.

基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则分析

为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系,实现强关联规则输出。研究结果表明,多数高校群体性突发事件的发生与日期没有必然联系;内部管理因素、内外部突发事件、内部突发事件、政治因素是诱发高校群体性突发事件的主要因素,且外部因素导致的群体性突发事件影响力远远超过内部因素的影响力;当突发事件发生后,应急处置的有效性是决定突发事件影响力的重要因素。

基于FP-Growth算法的安全日志分析系统

传统日志分析存在单一事件分析不全面的问题,难以检测出新型攻击事件。针对这种情况,文中提出一种基于FP-Growth算法的安全日志分析系统,以电子政务平台产生的Web日志为主要研究对象,对日志进行了挖掘过滤分析,统计分析结果通过图表、报表等直观的方式呈现。实验结果表明,该系统能有效地发现潜在的Web安全隐患,为平台的稳定运行和后期优化提供指导。

基于FP-growth关联规则的图书馆数据快速挖掘算法研究

作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐。首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间。实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据。