收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

蚁群算法在关联规则学习中的研究与应用

唐文志  
【摘要】: 随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术就是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,它致力于数据分析和理解,用于揭示数据内部蕴涵知识,目前已成为现代信息技术应用的主要手段之一。 关联规则挖掘旨在发现数据集中数据之间未知的、隐藏的、有趣的内在联系,它是数据挖掘中一个重要的研究方向,有广泛的应用前景,然而目前对关联规则算法的研究多注重于挖掘效率的提高,而忽视了对规则质量的要求。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的智能计算方法,它采用正反馈自催化机制,具有鲁棒性、计算分布性、易与其他方法相结合等突出优点,已在复杂组合优化问题求解等多方面展现出优异的性能和巨大的应用潜力.将蚁群算法应用于数据挖掘中是较新的研究方向,目前已经有学者将其应用到分类决策,聚类分析及规则发现的研究中。 本文在系统地分析蚁群算法和关联规则的基础上,提出了一种用蚁群算法挖掘关联规则的新方法。改进后的算法将蚁群算法与关联规则的经典算法Apriori相结合,用蚁群算法在频繁项上挖掘关联规则。首先利用频繁项集构造一个完全图,这个完全图的顶点是频繁集中全部的频繁子集,边上的权值是任意两个频繁项集之间的支持度;然后将此完全图看作是蚁群算法求解的问题空间,算法中除了以边上的权值作为蚂蚁选路的启发因素之外,为了得到那些与具有较高的支持度的频繁项集相关的规则,在蚂蚁选路的过程中引入此完全图的顶点上的频繁项的支持度作为启发因素的一部分增加支持度对信息素的影响。在算法经过一定次数的迭代后,图中各边上的信息素的多少表示了频繁项之间的依赖程度,它是蚁群算法产生规则的表现方式;最后根据边上的信息素提取频繁项作为规则的前件和后件,经过规则的减枝后生成需要的规则。 本文以美国棒球大联盟1974-2006年所有正式比赛的官方技术统计数据为实验数据,对文中给出的算法进行了实验验证,结果表明算法最后得出的结论反映了客观事实。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 张红艳;都娟;;关联规则中Apriori算法的应用[J];数字技术与应用;2011年08期
2 鹿莉霞;;关联规则在课程相关性分析中的应用[J];电脑知识与技术;2011年14期
3 陈建国;;一种海量数据挖掘的有效方法[J];软件;2011年05期
4 吴旭东;柳炳祥;;关联规则在高校图书馆管理的应用[J];现代计算机(专业版);2011年14期
5 俸世洲;;独立学院招生Web系统与数据挖掘的结合与应用[J];价值工程;2011年18期
6 刘扬;;基于关联规则挖掘的PW4077D发动机放气活门控制规律研究[J];科技传播;2011年16期
7 刘金荣;;大学生学习行为与就业信心的关联规则探析——以湖州师范学院为例[J];文教资料;2011年18期
8 杨盛泉;王博洋;刘萍萍;李宝敏;;基于关联规则数据挖掘的梭式窑燃烧控制专家系统的研究[J];科学技术与工程;2011年17期
9 胡开明;陈建华;;一种改进的增量数据挖掘算法[J];计算机应用与软件;2011年08期
10 秦福高;孙悦娟;;聚类与关联规则挖掘进行结合的研究[J];电脑知识与技术;2011年14期
11 周云霞;栗磊;;基于数据库用户行为分析的改进FP-Growth算法[J];科学技术与工程;2011年18期
12 芮少辉;张凤鸣;徐显亮;;改进关联规则挖掘算法航空发动机故障检测[J];火力与指挥控制;2011年09期
13 孙秀丽;姜学永;李明;;关联规则研究及在中风诊治中的应用分析[J];计算机技术与发展;2011年09期
14 刘彬;孟凡荣;汪楚娇;;基于兴趣度的隐私保护关联规则挖掘算法[J];计算机工程与设计;2011年06期
15 王秉政;苏晓珂;张素智;;一种基于后缀树的简洁关联规则挖掘有效剪枝方法[J];郑州轻工业学院学报(自然科学版);2011年03期
16 钟生海;邱玉辉;;基于情感语义的个性化推荐研究[J];西南师范大学学报(自然科学版);2011年04期
17 柴思跃;苏奋振;周成虎;;基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验[J];地球信息科学学报;2011年04期
18 赵明茹;郭键;孙媛;;基于线性链表存储结构的Apriori改进算法[J];科学技术与工程;2011年23期
19 杜琳;陈云亮;朱静;;一种新的在图像关联规则挖掘中产生频繁项集的方法[J];微电子学与计算机;2011年07期
20 阴仁杰;;基于窗口的二次关联规则挖掘[J];科技和产业;2011年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘晓燕;单晓红;;遗传算法在关联规则挖掘中的应用[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
2 温磊;李敏强;;基于有向项集图的频繁项集增量更新挖掘算法[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
3 贺庆;冯海旗;;基于关联规则挖掘的隐私保护方法研究[A];全国第九届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2005年
4 温磊;牛东晓;何永贵;;基于权重约束的频繁项集挖掘算法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
5 刘扬;曹惠玲;梁大敏;;关联规则挖掘在航空发动机QAR数据中的应用[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
6 李锦泽;叶晓俊;;关联规则挖掘算法研究现状[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
7 陈波;董鹏;邵勇;;基于Apriori算法及其改进算法综述[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
8 郭云峰;张集祥;;一种基于位向量的关联规则挖掘算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
9 谷姗姗;秦首科;胡大斌;周傲英;;面向关联规则挖掘的敏感规则隐藏技术[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2004年
10 方炜炜;杨炳儒;唐志刚;杨君;;基于客观兴趣度的关联规则优化算法研究[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王德兴;基于概念格模型关联规则挖掘的关键问题研究[D];合肥工业大学;2007年
2 林晓勇;频繁模式挖掘和动态维护的理论与方法研究[D];北京化工大学;2008年
3 韩颖;新型农村合作医疗数据挖掘研究[D];山西医科大学;2009年
4 张晓辉;云理论和数据挖掘在水上安全分析中的应用[D];大连海事大学;2011年
5 何月顺;关联规则挖掘技术的研究及应用[D];南京航空航天大学;2010年
6 齐建东;基于数据挖掘的入侵检测方法及系统研究[D];中国农业大学;2003年
7 刘智;关联规则挖掘方法及其在冠心病中医诊疗中的应用研究[D];大连海事大学;2012年
8 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
9 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
10 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾海颖;客户关系管理中的数据挖掘[D];南京航空航天大学;2003年
2 邹丽;分布式系统下关联规则挖掘的研究与实现[D];大连交通大学;2005年
3 徐勇;基于概念格模型的分布式关联规则挖掘研究[D];合肥工业大学;2006年
4 唐文志;蚁群算法在关联规则学习中的研究与应用[D];北京工业大学;2009年
5 黄鹏鹤;关联规则挖掘及其在教务管理中的应用[D];大连交通大学;2005年
6 梁碧珍;目标频繁项集挖掘算法与应用研究[D];广西大学;2007年
7 陈华胜;基于数据挖掘的入侵检测系统的研究[D];武汉理工大学;2004年
8 武建虎;关联规则及其在肝癌病人资料分析中的应用研究[D];第二军医大学;2005年
9 姜晗;关联规则的精简方法研究[D];浙江师范大学;2007年
10 张声雷;基于量化关联规则挖掘的就业分析系统[D];上海海事大学;2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 早报记者 胡孝敏;跨国企业掘金中国“数据挖掘”市场[N];东方早报;2005年
2 吴勇毅;软件选型:数据挖掘是重点[N];中国冶金报;2009年
3 刘光强;靠数据挖掘抓住客户的心[N];中国计算机报;2009年
4 本报记者 郭白岩;大众点评网向数据挖掘要收益[N];中国经营报;2011年
5 赵骏飞;数据挖掘在金融行业的应用[N];中国保险报;2011年
6 本报记者 黎宇文;博时基金王德英: 数据挖掘促进基金精细化管理[N];中国证券报;2011年
7 本报记者褚宁;数据挖掘如“挖金”[N];解放日报;2002年
8 吴辅世;打破数据挖掘的5个神话[N];中国计算机报;2003年
9 ;数据挖掘:如何挖出效益?[N];中国计算机报;2004年
10 ;数据挖掘流程[N];人民邮电;2001年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978