一种正负关联规则的快速查询扩展算法

合集下载

基于文本聚类搜索引擎的查询扩展算法

基于文本聚类搜索引擎的查询扩展算法袁津生;程超然【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)003【摘要】目前多数基于文本聚类搜索引擎的研究对于聚类产生的小聚类簇查询未能给出深入查询解决方案,针对此类问题提出了一种基于聚类的查询扩展算法.此算法利用簇关系树结构改进相似度公式,对目标簇提取主题词并进行二次查询后,通过K中值聚类算法对查询结果进行聚类以对其进行扩展.此算法全部过程均为离线运算,旨在避免在线运算影响查询响应效率,并通过实验验证了该算法的有效性.%Most of the researches on search engine based on text clustering doesn't provide a good solution for deep searching with small clusters. To solve this kind of problems, a query recommendation algorithm based on clustering is proposed. This algorithm improves the similarity formula utilizing the hierarchical clustering results generated by text clustering, then searches for the target clusters using the extracted key-words, processes the result set using K-median clustering algorithm for recommendation. All the processes are done offline to avoid online computing. The algorithm is proved effective by experiment.【总页数】4页(P129-132)【作者】袁津生;程超然【作者单位】北京林业大学信息学院,北京100083;北京林业大学信息学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于蚁群算法的文本聚类算法的参数优化 [J], 姚兴仁;赵刚2.基于个性化词典的搜索引擎查询扩展模型 [J], 李力沛;罗颖3.基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型 [J], 李力沛;罗颖4.基于关联规则与聚类算法的查询扩展算法 [J], 李大高;程显毅;张冬慧5.基于个性化词典的搜索引擎查询扩展模型 [J], 李力沛;罗颖;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种用于挖掘正负关联规则的可量化标准

ＡｓｏｉｔｏｌｓｓｃａｉｎＩｅ
ＺＨＡＯａｇ，ＡＯｙｎ，ＵｅｔｏＬｉｎＸＩＤｅｕＬＩＺｈｎａ２
（．ｅａｍｎｏＡｔｔｎＴｉｈａｎｖｒｔＢｉｇ０４２Ｉｓｔｅｆａａｔｉ，ｓｇｕｎｅｉ，ｅｉｇ１０４１Ｄｐｒｅｔｆｕｍａｏ。ｓｇｕｉｅｉ，ｅｉ０８；．ｎｔｕｉｎｕｅＴｉｈａｉｒｔＢｉｎ０８）ｔｏｉｎＵｓｙｊ１０ｎｉｔｏＴｗＳｄｓｎＵｖｓｙｊ０［ｂｔｃ］Ｔｅｏｖｎｏａａｅｏｒｉｎｓｃｔｎｕｓｓｈｐｏ —ｏｆｅｃａｅｏｈｈａｍｍｔｏｓＦｒｎＡｓａｔｈｎｅｔｎｌｍｗｒｆｎｇａｓｉｉｌｅｕｐｒｃｎｄｎｅｒｗｒｗｉｓｏｅｉｉｔｎ．ｏｅｒｃｉｋｏｍｉｏａｏｒｅｉｔｓｔｉｆｍｋｃｈｓｌａｉｏ
Ｉｅｏｄ｜Ｎｇｔｅｓｃｔｎｌ；ｏｅｔｎＤｔｍｎｇＱｅｔｎａｅＫｙｒｓｅａｖｓｉｉｅＣｒｌｉ；ａｉｎ；ｕｓｏｎｉｗｉａｏａｏｒｓｒａｏｕａｉｉｒ
关联规则的数据挖掘是从大量数据中挖掘出内在联系的方法，常用在购物篮分析中。在调研问卷分析中也常有类似的需求：哪些调查题目之间存在着内在的联系？本文尝试用关联规则数据挖掘方法来分析一份甲地区对乙地区看法的调研问卷。现在对于关联规则的挖掘多是侧重于基于支持度一

一种关联规则增量更新算法

一种关联规则增量更新算法
兰天;杨君锐
【期刊名称】《西安科技大学学报》
【年(卷),期】2009(29)1
【摘要】关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题.频繁项目集是在给定的交易数据库D下满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着数据集的增减,就会产生不同的频繁项目集.如何发现在数据集变化情况下频繁项目集快速和高效地更新是文中解决的问题.为此提出了一种改进的增量更新算法,实验结果表明此算法有较好的效果.
【总页数】5页(P113-117)
【作者】兰天;杨君锐
【作者单位】西安科技大学,计算机科学与技术学院,陕西,西安,710054;西安科技大学,计算机科学与技术学院,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种改进的关联规则增量更新算法 [J], 孙新;宋中山
2.一种基于临时表的关联规则增量更新算法 [J], 梅俊;郑刚
3.关联规则中一种负增量更新算法的探讨 [J], 郑明
4.一种改进的并行关联规则增量更新算法研究 [J], 王诚;赵申屹
5.一种高效的关联规则连续增量更新改进算法 [J], 杜焕强;俞立峰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种用于挖掘正、负关联规则的改进Apriori算法

一
－－７
Ｘ）
在本文的挖掘算法中由于非频繁集的引入，使得候选的关联规则数目大幅增多，了剔除其中无为用的规则，算法中利用了兴趣度来对候选的关联规则进行筛选。兴趣度就是描述关联规则前件和后件间联系或影响紧密程度的一个度量，９１年由Ｐａ１９ｉ — ｔｔｋ－ｈｐｒ首先提出，ｅｓｙＳａｉｏ即如果关联规则）＋Ｙ满
关键词正关联规则，负关联规则，兴趣度
１引言
关联规则挖掘是数据挖掘的一类，用来在一它个大的事务集中发现各个项间的隐含关系，９３年１９由Ｒｒｗａ首先提出［，Ａｇａｌ１此后大量的学者对其进］行了深入的研究，现在关联规则已经广泛地应用于各个领域，如诊断决策、电信、入侵检测等。传统关联规则挖掘得出的是形如Ａ— Ｂ的蕴涵式，所表它示的意思就是在一个事务中如果出现了Ａ，么也那就极有可能出现Ｂ．ｒｗａ于１９提出了。ＲＡｇａｌ９４年
足：
硕士生，主要研究领域为人工智能。邢永康博士后，副教授，硕
摘
要
本文提出一种传统的关联规则挖掘主要着眼于正关联规则，即形如Ａ— Ｂ的规则的挖掘，而对负关联规
则的研究非常有限，然而实践表明在关联规则的各个应用领域中，负关联规则同正关联规则有着同样的重要性。ＡｐｏＨＨ算法是挖掘关联规则的一个经典算法，是它只局限于挖掘正关联规则，文对该算法进行改进提出了但本Ｅ－ｐｉｉ法，算法不仅能挖出负关联规则，ｘＡｒｒ算ｏ新而且由于兴趣度的引进，能够剔除大量无趣的关联规则。实验表明该种算法有效且可行。

一正一负数字匹配公式

一正一负数字匹配公式一正一负数字匹配公式什么是一正一负数字匹配公式一正一负数字匹配公式是一种用于匹配正负数的公式。

它可以用来判断一个数是正数还是负数，或者两个数的符号是否相反。

公式1：判断一个数的正负性公式：IF(A1 > 0, "正数", IF(A1 < 0, "负数", "零"))示例假设在单元格A1中输入一个数字，我们可以使用上述公式来判断这个数字的正负性。

如果数字大于0，则显示”正数”；如果数字小于0，则显示”负数”；如果数字等于0，则显示”零”。

公式2：判断两个数的符号是否相反公式：IF(A1 * B1 < 0, "符号相反", "符号相同")示例假设在单元格A1和B1中分别输入两个数字，我们可以使用上述公式来判断这两个数字的符号是否相反。

如果两个数字的乘积小于0，则显示”符号相反”；如果两个数字的乘积大于等于0，则显示”符号相同”。

公式3：判断两个数的正负性是否相同公式：IF((A1 > 0 AND B1 > 0) OR (A1 < 0 AND B1 < 0), "正负性相同", "正负性不同")示例假设在单元格A1和B1中分别输入两个数字，我们可以使用上述公式来判断这两个数字的正负性是否相同。

如果两个数字都是正数或者都是负数，则显示”正负性相同”；如果一个数字是正数而另一个数字是负数，则显示”正负性不同”。

小结一正一负数字匹配公式可以帮助我们判断一个数的正负性，或者判断两个数的符号是否相反，以及判断两个数的正负性是否相同。

这些公式在各种实际应用中都非常有用，例如在金融领域中判断收入和支出的正负性，或者在数学中判断两个向量的方向是否相反。

通过灵活运用这些公式，我们可以更好地处理和分析数据。

公式4：判断两个数是否为相反数公式：IF(ABS(A1) = ABS(B1) * -1, "相反数", "非相反数")示例假设在单元格A1和B1中分别输入两个数字，我们可以使用上述公式来判断这两个数字是否为相反数。

一种基于关系矩阵的关联规则快速挖掘算法

一种基于关系矩阵的关联规则快速挖掘算法
Snowball算法简介
Snowball算法是一种基于关系矩阵的关联规则快速挖掘算法，它的优势在于可以自动调整关联规则的支持度和置信度，使挖掘的关联规则更加准确。

它用来提取有分类推理价
值的关联规则，进而得出有用和非有用的联系，以及强调有用的联系。

Snowball算法分为界面模块和算法模块两部分。

在界面模块中，它能够支持多种格式的输入数据，可以按照用户需要定义数据集中错误值和缺失值，也可以让用户定义关联规
则的支持度和置信度的最小值；算法模块中，它的过程主要包括从输入的关系矩阵中找出“心脏”集合、对心脏集合进行必要性检查来提取候选规则，以及根据用户设定的最低支
持度和置信度的最小值来筛选出真正的关联规则。

Snowball算法的优势在于能够自动调整支持度和置信度，使挖掘的关联规则更加准确，降低用户疑惑度；同时，它只需要较少的资源，对大型数据集也有较好的处理能力；最后，可以根据用户的实际情况，直接筛选出合适的关联规则。

总的来说，Snowball算法非常适合用于面向大规模数据集的关联规则快速挖掘，它能够根据用户设定的最低支持度和置信度，为用户挖掘出有用的关联规则，省去许多容易出
错的人工收集，使解释工作更加简单快捷。

关联规则的四种算法

关联规则的四种算法关联规则是数据挖掘领域中的一个基础方法，其主要用于寻找一个数据集中不同属性之间的关系和规律。

在实际的应用场景中，关联规则算法被广泛应用于市场营销、电商推荐、客户分析等领域。

本文将介绍关联规则的四种经典算法：Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法和SPMF算法，并分别从算法原理、实现过程、优缺点等多个方面进行详细的介绍。

一、Apriori算法Apriori算法是关联规则中的一种基础算法，它是R. Agrawal和R. Srikanth于1994年提出的。

该算法的主要思想是：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也应该是频繁的。

这意味着如果一个项集没有达到最小支持度的要求，那么包含这个项集的项集必定不能达到最小支持度要求。

Apriori算法的实现过程主要分为两个步骤。

第一步是生成候选项集，即根据原始数据集生成所有可能出现的项集，包括单项、双项、三项等。

第二步是计算每个项集的支持度，并根据最小支持度对项集进行筛选，得到频繁项集。

Apriori算法的优点是它的思想简单易懂，容易实现。

然而，由于该算法需要生成大量的候选项集，因此它的计算复杂度比较高，而且在处理大规模数据时不够高效。

二、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的关联规则算法，它最早是由Han J.和Kamber M.在2000年提出的。

该算法主要采用基于前缀树的方法，先将原始数据集转换为一棵FP树（频繁模式树），然后通过对FP树的递归遍历，得到所有的频繁项集。

FP-growth算法的实现过程主要分为两个步骤。

第一步是构建FP树，即对原始数据集进行一个预处理，生成一棵FP树。

第二步是遍历FP树，根据FP树的头指针表和条件模式基，递归地生成频繁项集。

FP-growth算法的优点是它不需要生成大量的候选项集，可以减少计算复杂度，同时也具有较高的效率和准确率。

同时，该算法也具有较好的扩展性和灵活性，可以通过实现不同的优化方式来适应不同的数据集。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

（１．大连外国语学院计算机教研部，辽宁大连１１６０４４；２．中国人民解放军海军９１４２３部队，辽宁大连１１６０４３）
摘要：将负关联规则引入到查询扩展研究中，提出了新的查询扩展模型，并设计了一种基于正负关联规则的快速查询扩展算法。该算法通过对文本事务数据库的布尔化表示及数据结构的合理分配，采用向量内积策略来产生频繁和非频繁特征词集，并从中挖掘出词间正负关联规则。实验结果表明，该算法能对原查询词进行快速有效的扩展，且仅需扫描１次文本数据库，并具有动态剪枝、不保留中间候选项和节省大量内存等优点，对信息检索中查询扩展的研究具有参考价值。
ｔｈｅｔｅｘｔｄａｔａｂａｓｅｔｏＢｏｏｌｅａｎＶｅｃｔｏｒＭａｔｒｉｘ，ａｎｄａｌｌｏｔｔｉｎｇｅｑｕｉｔａｂｌｅｄａｔａｓｔｏｒａｇｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｐｒｏｄｕｃｅｆｒｅｑｕｅｎｔ
２．Ｐｅｏｐｌｅ ’ ＳＬｉｂｅｒａｔｉｏｎＡＮａｖｙＣｏｒｐｓ９１４２３，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０４３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｎｅｇａｔｉｖｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｑｕｅｒｙｅｘｐａｎｓｉｏｎ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｎｅｗｍｏｄｅｌｓｏｆｑｕｅｒｙｅｘ —
ｐａｎｓｉｏｎ；ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｗｅｄｅｓｉｇｎａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｑｕｅｒｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｏｓｉｔｉｖｅａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｂｙｃｏｎｖｅｒｔｉｎｇ
第８卷第１期２０１３年１月
中国科技论文
ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＰＡＰＥＲ
Ｖｏ１．８Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０查询扩展算法
刘彩虹，祁瑞华，刘强
ＬｉｕＣａｉｈｏｎｇ，ＱｉＲｕｉｈｕａ，ＬｉｕＱｉａｎｇａ
（１．ＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＬａｎｇｕａｇｅｓ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０４４，Ｃｈｉｎａ；
ｏｎｌｙｏｎｃｅ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｉｔｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｓｕｃｈａｓｐｒｕｎｉｎｇｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ，ｗｉｔｈｏｕｔｓａｖｉｎｇｍｉｄｉｔｅｍｓ，ａｎｄｓａｖｉｎｇｌｏｔｓｏｆｍｅｍｏｒｉｅｓ，
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｘｐａｎｄｏｒｉｇｉｎａｌｑｕｅｒｙｔｅｒｍｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｓｃａｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅ
关键词：数据挖掘；负关联规则；信息检索；查询扩展中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：２０９５ —２７８３（２０１３）０１ —００５１ — ０７
Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｑｕｅｒｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｏｓｉｔｉｖｅａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ
ａｎｄｉｎｆｒｅｑｕｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｅｒｍｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｔｈｅｉｎｎｅｒｖｅｃｔｏｒｐｒｏｄｕｃｔ，ａｎｄｇｅｔｐｏｓｉｔｉｖｅａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｅｒｍｓ．