一种高效维护关联规则的增量算法.pdf
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一种改进的关联规则的增量式更新算法.pdf
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高效的关联规则挖掘算法.pdf
第29卷 第13期 计算机工程与设计 2008年7月
VO1．29 NO．13 Computer Engineering and Design July 2008
高效的关联规则挖掘算法
郭健美， 宋顺林， 肖仁财
(江苏大学计算机学院，
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关联规则增量式更新算法研究的开题报告.docx
关联规则增量式更新算法研究的开题报告
一、选题背景：
数据挖掘中的关联规则挖掘是重要的研究领域之一。关联规则挖掘是在大规模数据中发现有趣的关联关系，例如“购买某种商品的顾客也会购买另一种商品”等。随着数据量的增大以及业务场景的变化，已有的挖掘算法可能需要重新建立模型，而这样的操作需要对原有数据进行重新计算，成本较高。因此，增量式关联规则挖掘算法在实际应用中具有实际意义。
二、选题意义：
关联规则挖掘技术广泛应用于多个领域，如电子商务、数据仓库、市场调查和传染病预测等。此外，其他数据挖掘任务，如分类、聚类和异常检测等也可以从中受益。因此，研究关联规则增量式挖掘算法，不仅可以加快关联规则挖掘的速度
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关联规则增量式更新算法研究的中期报告.docx
关联规则增量式更新算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要的研究内容，它主要用于在大量数据中发现数据项之间的关联关系和规律。关联规则挖掘被广泛应用于超市、电商等领域，是推荐系统和市场营销中的重要工具。
关联规则挖掘算法基本上可以分为两类：基于Apriori算法的静态算法和基于FP-Growth算法的动态算法。静态算法是在整个数据集上运行，进行完整的数据挖掘过程，比较适用于未知数据或数据集频繁更新较慢的情况；而动态算法可以在不重新扫描原始数据的情况下，在增量数据集上更新关联规则，比较适用于数据集频繁更新的情况。
尽管动态算法在数据更新频繁的情况下具有明显的优
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一个高效剪枝的新关联规则挖掘算法.pdf
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一种基于概念格的关联规则挖掘算法.pdf
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一种改进FP树关联规则挖掘算法.doc
一种改进FP树关联规则挖掘算法
摘要：关联规则挖掘向来是数据挖掘的一个重要领域，挖掘算法也层出不穷。本文在深入分析了FP树特性的基础上，改进了FP树构造过程，通过一次扫描事务数据库生成FP树。缩短了关联规则挖掘时间，提高了效率，实验验证了其有效性。
关键词：数据挖掘；关联规则；FP树
中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31707-01
An Improved FP-Tree Algorithm for Mining Association Rules
LI Tao
(Nanjing Information
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一种多维关联规则挖掘的模型与算法.pdf
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一种改进关联规则挖掘算法.doc
一种改进关联规则挖掘算法
摘要：针对Apriori算法存在的缺陷，提出一种改进的关联规则算法。该算法对数据库中的项采用二进制编码，且只需扫描一次事物数据库就能找出所有的频繁项集，减少了扫描数据库的次数和计算成本，从而大大提高了算法的执行效率。
关键词：关联规则；Apriori算法；频繁项集；数据挖掘；数据库
中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)05-1015-04
An Improved Algorithm for Mining Association Rules
BAI Xue-feng
(Chongqing
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关联规则基本算法.doc
实用标准文案
精彩文档
关联规则基本算法及其应用
1．关联规则挖掘
1.1 关联规则提出背景
1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾
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一种改进的Apriori关联规则挖掘算法英文.doc
一种改进的 Apriori 关联规则挖掘算法张广路1 ,雷景生2 ,
一种改进的 Apriori 关联规则挖掘算法
张广路1 ,雷景生2 ,吴兴惠1
(1 . 海南师范大学 数学与统计学院 ,海南 海口 571158 ;
2 . 南京邮电大学 信息与技术学院 ,江苏 南京 211815)
摘 要 :关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容。为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据
挖掘的经典关联规则 Apriori 算法的瓶颈问题提出了改进的方法。算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操 作都针对数组元素值展开。这样大大减少了数据库的扫描次数。算法利用数组的随机访问
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探索与实践：一种改进的并行关联规则挖掘算法.docx
探索与实践：一种改进的并行关联规则挖掘算法
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆发式增长，数据挖掘技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着至关重要的作用。关联规则挖掘作为数据挖掘的关键分支，旨在发现数据集中项集之间的关联关系，揭示数据中隐藏的规律和模式，为决策提供有力支持。
关联规则挖掘在众多领域有着广泛应用。在市场营销领域，通过分析顾客的购买行为数据，挖掘出不同商品之间的关联规则，商家可以据此优化商品布局、制定精准的营销策略，提高销售额和客户满意度。例如，经典的“啤酒与尿布”案例，通过关联规则挖掘发现，在购买尿布的顾客中，有相当比例的人也会购买啤
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《关联规则挖掘算法研究.doc
关联规则算法研究摘? 要?Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析，指出其优缺点；最后对另外的改进算法，做一个简单的叙述。
??? 关键词? 数据；关联规则；AprioriKeywords：data mining；relation rule；Apriori algorithm
??? 关联规则反映了数据库中数据项目之间有趣的关联关系，而其中发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。关于频繁项目集的挖掘算法研究，人们对此进行了大量的工
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关联规则简介与Apriori算法.pptx
关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。首先被Agrawal,ImielinskiandSwami在1993年的SIGMOD会议上提出.
关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。典型的关联规则发现问题是对超市中的购物篮数据（MarketBasket）进行分析。通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的关系来分析顾客的购买习惯。;“尿布与啤酒”的故事。
美国的沃尔玛超市对一年多的原始交易数据进行了详细的分析，得到一个意外发现：与尿布一起被购买最多的商品竟
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