一种基于关联规则的增量数据挖掘算法
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是一种通过计算机科学的方法，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
在这个过程中，数据挖掘算法扮演着非常重要的角色，它们能够帮助我们从数据中抽取出精华，更好地理解和利用数据。
下面是十大经典数据挖掘算法。
1. K-Means算法：K-Means算法是一种聚类算法，可以将数据集分成K个不同的类别。
这种算法的基本思想是将数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据点的距离比其他类别内的数据点的距离更短。
2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，可以用来发现最常见的数据项之间的关联性。
这种算法基于频繁项集的概念，通过计算数据中频繁项集的支持度和置信度来挖掘关联规则。
3. 决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，可以将数据集分成若干个不同的类别。
这种算法的基本思想是通过递归地将数据集划分成不同的子集，直到子集中所有数据都属于同一类别为止。
4. SVM算法：SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，可以用于解决非线性问题。
这种算法的基本思想是将数据集映射到高维空间中，然后在高维空间中建立超平面，将不同类别的数据分开。
5. 神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的分类算法，可以用来处理非线性问题。
这种算法的基本思想是通过构建一个多层的神经网络，将输入数据映射到输出数据。
6. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可以用来预测数据的类别。
这种算法的基本思想是根据已知数据的先验概率和新数据的特征，计算这个数据属于不同类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
7. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成算法，可以用来处理大量的数据和高维数据。
这种算法的基本思想是通过随机选取特征和样本，构建多个决策树，然后将多个决策树的结果汇总，得到最终的分类结果。
8. Adaboost算法：Adaboost算法是一种基于加权的集成算法，可以用来提高分类算法的准确率。
关联规则增量挖掘的研究与设计
第 ９ 第 １ 期 卷 Ｏ
２ １年 ｌ ０ ０ ０月
软 件 导 刊
Ｓ ｔｗａｅ Ｇｕｄｅ ｏｆ ｒ ｉ
Ｖｏ ． １ ＮＯ．０ ９ １
０ｃ ． ０１ ｔ２ Ｏ
关联 规 则增 量挖 掘 的研 究 与 设 计
李金 凤 ， 荣 ， 肖 覃 俊
（ 中南民族 大 学 计算机 科 学 学院 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） 湖 ３ ０ ４
摘 要 ： 联 规 则 挖 掘 是 数 据 挖 掘 领 域 中的 一 项 重 要 研 究 内容 ， 于 数 据 库 规 模 的 不 断 动 态 扩 展 ， 切 需 要 针 对 增 关 由 迫
量式 关联规 则挖 掘 的研 究。在 分析 现有 算法 的基础 上 ， 别从 两个 可改进 的 角度 出发对 算 法进 行优 化 ： 在 关联规 分 先 则挖掘 中 ， 出一 个 高效 的搜 索频繁 项 集算 法 。 算 法只 需扫 描 一 次数 据 库 即可 完成 所 有频 繁 项 集 的搜 索 ， 提 该 然后 利
Ｙ ； 关 联规 则 Ｘ ＞ 的置 信度 ： ）⑤ ＝Ｙ 在某 事 务 中包 含 ｘ 的前 提下 同时也 包含 Ｙ的概 率 ， ｃｎ（ ＝ Ｙ ＝ （ ｌ）⑥ 频 繁项 集 ： 记 ０ｆ ＞ ）ｐｘＹ ； ｘ 对
一种关联规则增量式挖掘算法研究
（ ｅａ ｍ ｏ ｅｅｏ ｒ ｓｏ ａ ｏ ， ａ ｃａ ｇ ｉ ｇ ｉ ３０ ３ ｈ ） Ｄｐ ｒ ｅｔ ｆＩ ｏ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ Ｊ ｎｘ Ｐ ｏ ｓ ｏ ｌ ｒｉ ｎ Ｃ ｌｇ ａ ｐ ｒ ｔ ｎ Ｎ ｎｈ ｎ ，Ｊ ｎｘ ３ ０ １ ，Ｃ ｉ ｔ ｆｍ ｉ ｅｉ ａ ｆ ｓ ｎ ｔ ｎ ｇ ｌ ｆｔ ｎ ｔ ｉ ａ ａ ｎ
高置信度为条件 ， 在 阶段 中生成大量候选项 目 ， ａ 等人提出了基 于 Ｆ 树生成 大的实际意义。本文在分析以高相关度、 集 Ｈｎ Ｐ 基 于 相 关 度统 计 的 告 警 关 联 规 则 挖 掘 Ａ ＲＳ Ａ Ｃ算 法 （ ｌ ｍ Ａａ ｒ 频繁项 目 的 Ｆ — ｒｗｈ 集 Ｐ Ｇｏ ｔ算法 ， 该算法将频 繁项集压缩保存在
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２ ・ ０
Ｃｏ ｕ ｅ ｒ ． ０ ２ ｍｐ ｔｒ Ｅ ａ Ｎｏ ３ ２ １
一
种关联规则增量式挖掘算法研究
刘 造新
（ 江西交通职业技术学院信息工程 系，江西 南昌 ３０１） ３０３
摘 要 ：现有 关联规 则更新算法都是基 于支持度． 置信度框 架而提 出的 ， 对大于最小支持度 闭值 的频繁项 集进行挖 仅针
Ａｂ ｔａｃ ： Ｔ ｘｓｉｇ ｌｏ ｉ ｍ ｓ ｆ ａｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｕ ｄ ｔ ｒ ａ ｅ ｏ ｔｅ ｉａ ｅ ｒ ｏ ｕ ｐｏｔｃ ｎ ｄ ｎ ｅ ａ ｄ ｔｅ ｍｉｅ ｏ ｌ ｓｒ ｔ ｈｅ ｅ ｉｔ ａｇ ｒｔ ｎ ｈ ｏ ｓｏ ｉｔ ｕｅ ｐ ａｅ ａ ｅ ｂ ｓｄ ｎ ｈ ｆ ｍ ｗｏｋ ｆ ｓｐ ｒ—ｏ ｆ ｅ ｃ ｎ ｙ ｏ ＇ ｉ ｈ ｎ ｎｙ ｔｅ ｒ ｑ ｅ ｔ ｌ ｓｒ ｏ ｔｅ ｅ ｖａｕ ｇ ｅｔｒ ｈａ ｔｅ ｈ ｆｅ ｕ ｎ ｃｏｕ ｅ ｆ ｈ ｓｔ ｌｅ ｒａｅ ｔｎ ｈ ｍｉｉ ｕ ｎｍ ｍ ｓ ｐ ｏ ． Ｔ ｅ ｈ ｎ ｅ ｈ ｃ ｍｐｅｅ ｅ ｓ ｎ ａ ｃ ｒｃ ， ｔｅ ｕｈ ｒ ｕｐｒ ｔ ｏ ｎ ａ ｃ ｔｅ ｏ ｌｔｎ ｓ ａ ｄ ｃ ｕ ａｙ ｈ ａ ｔ ｏ
基于数据库变化的关联规则增量式更新算法
第9卷第4期重庆科技学院学报(自然科学版)2007年12月数据挖掘(DM)是数据库知识发现(KDD)过程中的一个关键步骤,它是指从数据库中提取潜在的、有用的、最终可理解的知识的非平凡过程。
数据挖掘可用于决策支持、市场分析、经济预测等领域,已引起相关业界人士的广泛关注,更是当前人工智能、数据库和信息决策研究中的热门课题。
而关联规则(As-so ciation Rules)又是数据挖掘中的一个重要研究分支,它侧重于确定数据库中不同领域间的联系,找出满足给定支持度和置信度的多个域之间的依赖关系。
关联规则的挖掘问题自R.Agrawal等人[1]于1993年提出后,国内外学术界对其进行了大量探讨,特别对发现关联规则的基本方法作了深入的研究,并提出了诸多挖掘算法。
但这些算法大多围绕固定的交易数据库D下的最小支持度和最小置信度的挖掘进行的,而对于已挖掘出的关联规则如何进行更新、维护和管理的问题却研究的相对较少。
本文解决当最小支持度不变,而原交易数据库D的内容增加数据集db时的关联规则的更新问题,着重描述了M-IUA的更新思想和算法,进行算法分析,最后得出总结。
1数据挖掘的基本问题1.1关联规则的形式化描述关联规则的挖掘问题可形式化描述如下:设I= {i1,i2,…,i m}是m个不同项目的集合,D是针对I的交易的集合,每一笔交易包含若干项目i i,i j,…,i k∈I。
关联规则表示为X"Y的蕴含式,其中X#I,Y$I,并且X∩Y=!,X称作规则的前提,Y是结果。
一般把一些项目的集合称为项目集(itemset)。
在项目集中项目的数量叫作项目集的维数或长度。
关联规则X" Y成立的条件是:①它具有支持度sup,即D中至少有sup%的交易包含X∪Y;②它具有置信度conf,即D中包含X的交易至少有conf%同时也包含Y。
关联规则的挖掘问题可以分解成如下两个子问题:①找出存在于D中的所有频繁项目集。
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告一、选题背景和意义：随着互联网时代的到来，数据量不断增长，信息爆炸的问题愈发突出。
为了从数据中挖掘出有用的知识，需要用到数据挖掘技术。
关联规则挖掘算法是数据挖掘中一项重要的技术之一，主要用于发现数据集中的关联项和频繁项集，以支持决策和预测。
随着数据量和数据类型的不断增加，关联规则算法也面临着越来越大的挑战。
本文选取基于关联规则的数据挖掘算法及其应用作为研究对象，旨在深入了解关联规则挖掘算法的原理和特点，以及相关的应用场景。
该研究将有助于提高数据挖掘技术在实际应用中的效率和准确性，为企业和机构提供更准确的决策支持。
二、研究内容和方法：1. 研究背景和意义：重点介绍数据挖掘技术在互联网时代的应用和发展趋势，分析关联规则挖掘算法在数据挖掘中的重要性和应用场景。
2. 关联规则挖掘算法：介绍Apriori算法和FP-Growth算法等关联规则挖掘算法的原理和特点，并比较各算法之间的优缺点。
3. 应用案例分析：以电子商务领域为例，通过实际的数据挖掘案例，探讨关联规则挖掘算法的应用方法和效果，并评估算法的准确性和效率。
4. 研究总结和展望：总结关联规则挖掘算法的特点和应用价值，探讨其未来在数据挖掘领域的发展方向和趋势。
三、预期成果：本研究的预期成果为：1. 对关联规则挖掘算法的原理和特点进行深入探讨，比较各算法之间的优缺点。
2. 经过应用案例分析，评估关联规则挖掘算法的准确性和效率。
3. 提供对于数据挖掘在实际应用中的一定指导意义和支持。
四、研究计划：1. 第一周：进行文献查阅，确定研究方向和内容。
2. 第二周：深入研究关联规则挖掘算法的原理和特点。
3. 第三周：比较各种关联规则挖掘算法，选择适合的算法。
4. 第四周：通过实际应用案例，评估算法的准确性和效率。
5. 第五周：总结研究成果，撰写开题报告初稿。
6. 第六周：进行报告修改和完善，最终完成开题报告。
五、研究难点和风险：本研究的难点主要在于：1. 关联规则挖掘算法的理解和应用需要较强的数学基础和编程能力。
数据挖掘的四大方法
数据挖掘的四大方法随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究
一
基 于 数 据 挖 掘 的 发 展 前 景 ， 文 在 分 的一 个 关 键 的 部 分 。 这 种 狭 义 的 观 点 上 ， 称 为 是 该 项 目集 的 支 持 度 。 果 项 目集 的 本 从 如 析 、 类 现 有 数 据 挖 掘 研 究 成 果 的 基 础 我 们可 以定 义 数 据 挖 掘 是 从 特 定 形式 的数 出现 频度 大 于或 等 于ｍｉ—ｕ 与 Ｄ 归 ｎ ｓｐ 中事 务 总 上 ， 数 据 挖 掘 技 术 、 联 规 则 挖 掘 理 论 据 集 中提 炼 知 识 的 过 程 【。 对 关 ４ 】 数的乘积 ， 则称 项 目集 满 足最 小 支 持 度 。 如 进 行 了 研 究 ， 对 现 有 的 增 量 式 更 新 算 针 １ １ ３ＫＤ ． ． Ｄ与数 据 挖 掘 含 义 相 同 果 一 个 项 目集 Ａ满 足 最 小 支 持 度 （ｕ ｐ ｒ ｓｐ ｏｔ 法无 法发 现新 增数据 中 的新模 式这 一 问 有些人认 为， ＫＤＤ与 数 据 挖 掘 只 是 叫 （ ｍｉ＿ｕ ）则称 它为频 繁项 目集 ， Ａ） ｎ ｓｐ ， 频繁 ｋ 一 题 ， 敏 感 度 和 时 间 效 率 出 发 对 增 量 式 法 不 一 样 ， 们 的 含 义 基 本 相 同 ； 有 人 项 目集 的 集合 记 为 Ｌ 。 从 它 也 ＋ 反之 ， 如果 一 个 项 目 更 新 算 法 提 出 了改 进 的 思 想 。 果 说 明 ， 说 ， ＤＤ 人 工 智能 界 更 流行 ， 据挖 掘 在 集 Ａ不满 足 最 小 支持 度 ， 称 为非 频 繁 项 目 结 Ｋ 在 数 则 所 广 数 集 。 改 进 算 法 能 较 好 地 发 现 新 增 数 据 中 的 新 数 据 库 界 使 用 更 多 。 以 ， 义 的 观 点 ， 候 选 项 目 了 挖 掘 的 效 率 ， 具 有 较 高 的 据 挖 掘 是 从 大 型 数 据 集 中 ， 掘 隐 含 在 其 提 并 挖 敏 感 性 。 中的 、 们 事先 不 知 道 的 、 决 策有 用 的 知 合 ， 频 繁 （ － ） 项 目集 的 超 集 。 有 ｋ 人 对 是 ｋ １－ 含 项 的 候 选 项 目集 记 为 Ｃ ， 由它 构 成 频 繁ｋ 项 一 识 的过 程 。 从 上 面 的 描 述 中 可 以 看 出 ， 据 挖 掘 目集 Ｌ 。 数 ｋ 概 念可以在不 同的技术层面上 来理解 ， 但 挖 掘 关联 规 问题 可 以 分 解 为 以 下两 《 个 问题 ： ①找 出 存 在 于 事 务 数 据 库 中的 所 是其核心仍然是 从数据中挖掘知识 。
大规模数据分析中的关联规则挖掘算法
大规模数据分析中的关联规则挖掘算法在当前的信息时代，数据以愈加庞大的规模持续产生和积累。
大规模数据分析成为重要的任务，用于揭示数据中的隐含规律和关联信息。
关联规则挖掘作为数据挖掘领域中一种常见的技术手段，能够发现数据中项之间的关联关系，帮助企业做出决策和制定策略。
本文将介绍大规模数据分析中的关联规则挖掘算法，包括Apriori算法以及改进的FP-growth算法。
关联规则挖掘的目标是找出数据集中项之间的频繁项集，并基于频繁项集生成有趣的关联规则。
频繁项集指的是在数据集中出现频率超过预设阈值（支持度）的项的集合。
关联规则包括关联规则的头和关联规则的体，头部和体部都可以是一个或多个项。
关联规则的支持度表示规则在数据集中的出现频率，置信度表示规则的可信程度。
例如，"苹果" -> "香蕉"表示购买了苹果的人更有可能购买香蕉。
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，通过生成候选项集和计算项集的支持度来发现频繁项集。
Apriori算法采用迭代的方式，从单个项开始生成候选项集，判断候选项集的支持度是否满足要求，如满足则认为是频繁项集，否则剔除。
然后，通过候选项集生成新的候选项集，重复上述步骤，直到无法生成新的频繁项集为止。
Apriori算法的时间复杂度较高，特别是在数据集规模较大或者最小支持度较低时，会导致算法运行效率低下。
为了提高关联规则挖掘的效率，FP-growth算法被提出。
FP-growth算法利用数据集的FP树结构进行挖掘，省去了多次扫描数据集的过程。
FP-growth算法从数据集构建FP树，然后从FP树的根节点开始遍历，构建条件模式基。
条件模式基是指以频繁项集的最后一个节点为末尾的路径集合。
通过遍历树的叶节点，生成每个频繁项集的条件模式基。
然后，对于每个条件模式基，基于递归的方式重复应用FP-growth算法，直到无法构建新的FP树为止。
由于FP-growth算法只需对数据集进行两次遍历，相较于Apriori算法，具有更高的效率。
基于增量数据库关联规则挖掘算法研究
２ ０ 年第 ５ ０８ 期 （ 总第 １ ５期 ） ０
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯ ＮＧ ＫＥＪ
Ｎｏ５， ０ ８ ． ２ ０
（ ｕ ｌ ｉ ｌ Ｎ ．Ｏ ） Ｃ ｍｕａ ｖ ｙ ｏ１ ５ ｔｅ
基 于增 量 数 据 库 关 联 规 则 挖 掘 算 法 研 究
３ 删除数据 的处理 ：在数据集 中可能会 出现失效 、重 复、 ． 错误及其他特 殊原因 ，需 要对 数据进行删 除。数据量 的减少 会引起 由支 持度 所计算 的支持数 阀值 的降低 ，某数据项 的数 据的删减也会使该数据项变为非频繁项集 。 ４ 加权 的数据 更新策略 ：加权的关联 算法 在对待某 些数 ． 据项分析 时采 用不 同的重 要性进行处理 ；同样 ，对于增 量的 数据 的挖掘 有时会 比旧的数据 具有更贴近 当前 的意义 ，从而
例对数据库关联 规则挖掘算法的 实际应 用进行 了分析 。
【 关键 词】数据库 ；关联 ；规则挖掘 ；算法 【 中图分类号】Ｔ ３ １ Ｐ０． ６ 【 文献标识 码 】Ａ 【 文章编 号】１０ — １ １ ０ ８０ — ０ ３ ０ ０ ８ １ ５ （ ０）５ ０４ — ２ ２ ｕ ：更新后的数据有 Ｕ Ｄ ， ＝ ｄ 事务量为 Ｎ ｎ Ｕ ＋。 Ｓ ：支持度 阀值 。 项集 ｘ在 Ｄ中的支 持数 为 Ｘ Ｓ ｐ，在 ｄ中的支持数为 ．ｕ。 Ｘ Ｓ ｐ，在 ｕ中的支持数 为 Ｘ Ｓ ｐ＝ ． ｕ Ｄｘ Ｓ ｐ。 ．ｕ ａ ． ｕ ｘ Ｓ ｐ＋ ．ｕ 频繁项集 ：满足最 小支 持度 阀值 的项 集。 强频繁项集 ：在 Ｄ上为频繁项集且在 ｄ上也为频 繁项集
项集。
别和数据库等 多种技术手段 。 数据仓 库是一个面 向主题的 、集成 的、非 易失的且随 时
一种基于关联规则的增量数据挖掘算法
第 ３期
宋 中 山 等 ： 种 基 于 关 联 规 则 的 增 量 数 据 挖 掘 算 法 一
２１ ４
利 用频繁 集生 成关 联规 则 一 ４．
算法 ＩＡ采用 了一个独特的候选频繁项集生成算法 ｉ — ｅ ， Ｕ ｕ ｇ 在每一次对数据库扫描之前生成较 ａ ｎ 小 的候选 频 繁项集 ， 而提 高 了算 法 的效率 ． 从 Ｉ ＵＡ算 法 的基 本 框 架也 和 Ａ ｆｆ算 法 一致 ， 需 要 对 目标 ｐｏ ｉｉ 也 数据 库进 行 多趟扫 描 ｌ ． ５ ｊ Ａ ｆｆ Ｆ Ｐ ＩＡ算法的结构相同， ｐｏ 、Ｕ 、 ｉｉ Ｕ 它们 的核心都是多次迭代 ， 通过每次迭代产生数 目更大的频繁
在关联规则挖掘的实际应用中 日 标数据是随时间不断变化的， 因而存在于其中的关联规则也是随
之 变化 的 ， 就要求 能 够适时 地 更新 已发现 的关联 规 则 ． 这 另一 方 面 ， 户 在一 个 固定 的 目标 数据 中挖 掘 用 关联 规 则时 ， 了得到 真正令 其感 兴趣 的关联 规则 ， 然会 不 断 调整 最 小支 持 度 与最 小 置信 度 ， 时 同 为 必 此 样 需要 对关联 规 则进行 更新 ． 实际应 用 中 ， 在 关联 规则 的增 量更新 问题 主要 可 以归纳 为 以下 ３种情 况 ： （） 给 定的最 小 支持 度 和最小 置信 度 下 ， １在 当一 个 新 的数据 集 ｄ 添 加 到旧 的数据 库 Ｄ ｂ Ｂ中 时 ， 何 如
收稿 日期 ：０５—１ ２０ ２—２ ９
基金项目： 湖北 省 『然科学基金 （０４ Ｂ ０９ 资助项 ¨；ｆ南民族大学 然科学基金资助项 日 ｌ ２０ Ａ Ａ ２ ） 【 Ｊ 作 者 简 介 ： 【 ｌ （９ ３ ） 男 ， 朱 ｆＪ １６ 一 １Ｊ ， 剐教 授