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关联规则挖掘中改进型Diffsets算法 被引量：1
1
作者 孙志长 冯祖洪 《现代电子技术》 2008年第22期80-83,87,共5页
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中至关重要的一步。对于稠密数据集的频繁项集挖掘,传统的挖掘算法往往产生大量无用的中间结果,造成内存利用率的极大浪费,尤其是在支持度较低的情况下。Diffsets算法通过引入"差集"的概念,在一定... 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中至关重要的一步。对于稠密数据集的频繁项集挖掘,传统的挖掘算法往往产生大量无用的中间结果,造成内存利用率的极大浪费,尤其是在支持度较低的情况下。Diffsets算法通过引入"差集"的概念,在一定程度上解决了挖掘过程中产生的大量中间结果与内存容量之间的矛盾。改进型Diffsets算法是在原算法的基础上,在差集运算过程中根据差集中所包含的事务标识个数进行递减排序,进一步减少了挖掘过程中产生的中间结果数量。分析与实例表明,改进后的算法在执行过程中将占用更少的内存空间,加快了算法的收敛速度。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 频繁项集挖掘 diffsets
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基于垂直数据分布的大型稠密数据库快速关联规则挖掘算法 被引量：24
2
作者 崔建 李强 杨龙坡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期216-220,共5页
为进一步解决对大型事务数据库进行关联规则挖掘时产生的CPU时间开销大和I/O操作频繁的问题,给出了一种基于垂直数据分布的改进关联规则挖掘算法,称为VARMLDb算法。该算法首先有效地把数据库分为内存可以满足要求的若干划分,然后结合有... 为进一步解决对大型事务数据库进行关联规则挖掘时产生的CPU时间开销大和I/O操作频繁的问题,给出了一种基于垂直数据分布的改进关联规则挖掘算法,称为VARMLDb算法。该算法首先有效地把数据库分为内存可以满足要求的若干划分,然后结合有向无环图和垂直数据形式diffset差集来存储和计算频繁项集,极大地减少了存储中间结果所需的内存大小,解决了传统垂直数据挖掘算法对稠密数据库挖掘效率低下的问题,使该算法可有效地适用于大型稠密数据库的关联规则挖掘。整个算法吸取CARMA算法的优势,只需扫描两次数据库便可完成挖掘过程。实验结果表明该算法是正确的,在大型稠密数据库中,VARMLDb算法具有较高的执行效率。 展开更多
关键词 CARMA算法 DAG diffset差集 垂直数据分布 稠密数据库
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扩展WIT-树融合Diffset策略的频繁加权项集快速挖掘算法 被引量：2
3
作者 张亚梅 张皓 +1 位作者 海本斋 廖晓飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3574-3578,共5页
针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集(FWI)时效率不高的问题,提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法。首先,提出了一种加权项集-Tidset树结构;然后,使用最小加权项集阈值和向下闭合性质修剪非频繁节点;最后... 针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集(FWI)时效率不高的问题,提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法。首先,提出了一种加权项集-Tidset树结构;然后,使用最小加权项集阈值和向下闭合性质修剪非频繁节点;最后,利用Diffset策略允许以内存有效方式快速计算项集的加权支持度。实验结果表明,当输入数据库中FWI数较大时,提出的算法明显降低了FWI挖掘时间。相比基于先验的算法,算法平均可节省99.37%的耗时;相比基于位矩阵的加权频繁项集生成算法,提出的算法可节省99.06%的耗时,明显提升了频繁加权项集挖掘效率。 展开更多
关键词 频繁加权项集 数据挖掘 WIT-树 关联规则挖掘 Diffset策略
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垂直分布下的隐私保护频繁闭合项集挖掘算法
4
作者 明媚 缪裕青 +1 位作者 李世令 李云辉 《桂林电子科技大学学报》 2014年第4期295-299,共5页
针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法效率低、安全性不高的问题,提出一种隐私保护频繁闭合项集的挖掘算法。算法利用挖掘频繁闭合项集代替频繁项集,IT-Tree作为搜索空间,Diffsets作为压缩结构,采用基于RSA可交换加密算法的隐私保... 针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法效率低、安全性不高的问题,提出一种隐私保护频繁闭合项集的挖掘算法。算法利用挖掘频繁闭合项集代替频繁项集,IT-Tree作为搜索空间,Diffsets作为压缩结构,采用基于RSA可交换加密算法的隐私保护集合差集协议。实验结果表明,算法具有较好的隐私性、准确性、高效性。 展开更多
关键词 隐私保护 关联规则 频繁闭合项集 差集协议 diffsets
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一种高效的频集挖掘算法 被引量：2
5
作者 罗可 张学茂 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期84-90,共7页
频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定... 频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定采用D iffset的某种形式来挖掘频集,减少了存储空间,提高了算法效率.试验表明,该算法对于稀疏数据集和稠密数据集都有良好的计算性能. 展开更多
关键词 频集挖掘 Diffset算法 DiffsetHybrid算法
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