数据库中的快速关联规则挖掘

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1、华中科技大学博士学位论文数据库中的快速关联规则挖掘姓名：赵栋申请学位级别：博士专业：计算机软件与理论指导教师：卢炎生20031109挖掘带否定的关联规则是个非常困难的问题，其中主要的计算量来源于要找出所有的频繁广义项日集(项目集中可能带负项目)及其支持度。针对这个问题提出了一个方法，不是去挖掘完整的频繁，一义项目集集合，而是挖掘一个叫做S-free项目集的精简集。使用这个精简集能不用读取数据库就能还原出所有的频繁广义项目集及其支持度。针对挖掘S-free项目集提出了算法MSF．I。我们将它}iApr

2、iori算法做了比较，实验数据显示这种方法更有效。在现代计算机系统中入侵检测系统已经变成了一个很重要的组成部分。入侵检测系统首先使用数据挖掘算法来对审计数据查找频繁模式，析取特征，然后使用分类算法建立入侵检测模型。这其中最重要的步骤是判别字段间的关联和相关性以构造特征。提出了一种新的想法足在入侵检测系统中标准关联规则的描述能力不够，应该使用带否定和带支持度约束的关联规则来取得更好的效果。关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项目集；精简集AbstractKnowledgediscoveryindataba

3、se(KDD)hasreceivedincreasingattentionandhasbeenrecognizedasapromisingfieldofdatabaseresearch．Itisdefinedasthenon-trivialprocessofidentifyingvalid，novel，potentiallyusefulandultimatelyunderstandablepatternsindata．Miningassociationrulesfromlargedatabasesp

4、laysartessentialroleinmanydataminingtasksandhasbroadapplications．High—performancescalablecomputingiscrucialforensuringsystemscalabilityandinteractivityasdatasetsgrowinexorablyinsizeandcomplexityTheassociationruleminingalgorithmuselattice—theoreticcombi

5、natorialpropertiestOdecomposetheoriginalproblemintosmallindependentsub—problems．ThemostfamousandinfluentialalgorithmsareApriorimadFP-growth．Whenallmaximalfrequentitemsetsareshort，thesealgorithmsperformreasonablywell．However,performancedrasticallydecrea

6、seswhenanyofthemaximalitemsetsbecomeslonger．111dataminingapplicationswhereitemsarecorrelated，maximalfrequentitemsetscouldbelongAlgorithmSegFreeisproposedtodealwiththisproblem．SegFreedividethedatabaseintosegmentsandextractfleesetsineachsegment．Freesetsi

7、sacondensedrepresentationandtherewillbelessfreesetsineachsegmentifwedividethedatabaseintomoresegments．SegFreesignificantlyreducesthetimeforpatternmatchandismoreefficientthanthepreviousalgorithms．Rule—freesetsisproposedasanotherwaytominedatabaseswithlon

8、gpatternsefficiently．Rule-freesetsisacondensedrepresentationandwecanregeneratea儿frequentpatternsandtheirexactfrequenciesbyusingrule-freesets．Rule-freesetsismuchsmallerthanthewholefrequentpatterncollectionandtheprocessofregenerationCallb