模糊关联规则的挖掘算法

为了提高模糊关联规则挖掘的效率，定义了冗余模糊关联规则，并分析了强模糊关联规则的冗余性质，提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法．此外，针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题，将删除冗余模糊关联规则和不删除冗余模糊关联规则的计算结果与实验结果进行了比较．结果表明，当数据库中项目数较多时，删除冗余模糊关联规则能提高挖掘效率．     

广义关联规则基及其挖掘算法

为了解决传统的关联规则挖掘中产生大量规则的问题，提出了项目集上闭集和广义关联规则基的概念，并得出了闭项目集的上闭集是它本身、上闭集是惟一的等性质．基于这些性质，给出了事物数据库的广义关联规则基，不仅保留了数据库中所有关联规则的信息，而且规则有一致的结构，从而最大限度地减少了规则生成的数量．此外，还设计了广义关联规则基的挖掘算法，并通过实例验证了它的正确性．     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

ψ—频繁闭项目挖掘问题及其算法

关联规则挖掘问题是数据挖掘领域一个重要的研究方向，ψ－关联规则挖掘问题是它的一种推广形式，利用闭项目集的思想，提出了了ψ－频繁闭项目挖掘问题，它是ψ－关联规则挖掘问题的一种替代，并给出了一种有效的挖掘算法，有效解决ψ－关联规则挖掘问题产生大量规则的问题。ψψψ     

φ-频繁闭项目挖掘问题及其算法

关联规则挖掘问题是数据挖掘领域一个重要的研究方向,φ-关联规则挖掘问题是它的一种推广形式。利用闭项目集的思想,提出了φ-频繁闭项目挖掘问题。它是φ-关联规则挖掘问题的一种替代,并给出了一种有效的挖掘算法,有效解决φ-关联规则挖掘问题中产生大量规则的问题。     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

一种小支持度布尔关联规则的挖掘方法

关联规则挖掘算法一般用于发现强关联规则,对于小支持度规则的挖掘则缺少有效的算法.利用事务数据的时间特性,将事务数据集划分成若干子集,对子集进行挖掘,并在得到的规则集基础上建立规则矩阵,过滤矩阵,得到一种挖掘事务数据集中小支持度布尔关联规则的新方法.     

基于异几率属性的可视化关联规则挖掘

在分析数据特性的基础上，提出了一种基于异几率属性的可视化关联规则挖掘算法，不仅提高了质算法的运行效率，而且提供了一个可视化的交互平台，使用户主动地挖掘感兴趣的关联规则。     

基于数据挖掘的城市快速路拥堵关联特征分析——以上海市为例

以上海市南北高架与内环高架快速路线圈检测数据为数据支撑,基于关联规则挖掘理论,设计事务内与跨事务两种类型的交通拥堵关联规则的挖掘方法,并利用统计学方法得到的断面拥堵相关性计算结果进行关联规则筛选,挖掘出断面拥堵之间的强关联规则;最后,对断面拥堵关联规则之间的时空特征与网络特征进行了分析.