基于位运算和倒排索引的关联规则挖掘算法

黄玉蕾; 罗晓霞; 林青

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015230

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于位运算和倒排索引的关联规则挖掘算法

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于位运算和倒排索引的关联规则挖掘算法
- An Association Rule Mining Scheme Based on Bit Operation and Reverse Index
- 电信科学 2015年31卷第11期页码：85-90
- 作者机构：
  
  1. 西安培华学院中兴电信学院西安 710125
  2. 西安科技大学计算机科学与技术学院西安 710054
- 作者简介：
  
  [ "黄玉蕾，女，西安培华学院讲师，主要研究方向为云计算、大数据。" ]
  [ "罗晓霞，女，西安科技大学副教授，主要研究方向为数据库、软件工程及软件开发。" ]
  [ "林青，女，西安培华学院讲师，主要研究方向为计算机网络、仿真。" ]
- 基金信息：
  
  陕西省教育厅科学研究基金项目资助项目;Scientific Research Fund Project from Education Department of Shaanxi(15JK2091);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(41472234);西安培华学院教育教学改革研究项目;Educational Teaching Reform Research Project from Xi'an Peihua University(PHY1515)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2015230
  中图分类号：
- 网络出版日期：2015-11，
  
  纸质出版日期：2015-11-20
- 稿件说明：
移动端阅览
黄玉蕾, 罗晓霞, 林青. 基于位运算和倒排索引的关联规则挖掘算法[J]. 电信科学, 2015,31(11):85-90.

Yulei Huang, Xiaoxia Luo, Qing Lin. An Association Rule Mining Scheme Based on Bit Operation and Reverse Index[J]. Telecommunications science, 2015, 31(11): 85-90.
黄玉蕾, 罗晓霞, 林青. 基于位运算和倒排索引的关联规则挖掘算法[J]. 电信科学, 2015,31(11):85-90. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015230.

Yulei Huang, Xiaoxia Luo, Qing Lin. An Association Rule Mining Scheme Based on Bit Operation and Reverse Index[J]. Telecommunications science, 2015, 31(11): 85-90. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015230.

摘要

提出了一种改进的Apriori关联规则挖掘算法，称为Apriori-BR。该算法首先通过扫描两次数据库建立各个频繁项目集到事务的倒排索引，并对倒排索引按照事务长度进行分组，然后在挖掘过程中，利用位运算加快子集的检测，并在必要时动态删除无效的低维事务。实验结果表明，相比于经典的Apriori算法和已有文献中的改进算法，本文所提的Apriori-BR算法显著提高了挖掘效率。

Abstract

An improved Apriori algorithm for association rule mining called Apriori-BR was proposed

which was based on bit operation and reverse index.Specifically

the reverse index from frequent itemsets to transactions was constructed firstly by scanning twice of database

and the reverse index was grouped by the length of transactions.Then in the mining process

bit operation was adopted to accelerate subset detection together with the dynamical elimination of invalid low-dimensional transactions.The numerical results show that the Apriori-BR proposed can substantially improve mining efficiency when compared with the conventional Apriori algorithm and the improved ones in the literature.

关键词

Keywords

references

Rakesh A , Tomasz I , Arun S . Mining association rules between sets of items in large databases . Proceedings of ACM SIGMOD 1993 International Conference on Management of Data , New York,USA , 1993 : 207 ～ 216

Han J W , Pei J , Yin Y W . Mining frequent patterns without candidate generation . Proceedings of ACM SIGMOD 2000 International Conference on Management of Data , Dallas,TX,USA , 2000 : 1 ～ 12

Wur S Y , Leu Y H . An effective Boolean algorithm for mining association rules in large databases . Proceedings of the 6th International Conference on Database Systems for Advanced Applications（DASFAA'99） , Hsinchu,China , 1999 : 179 ～ 186

Nagpal S . Improved Apriori algorithm using logarithmic decoding and pruning . International Journal of Engineering Research and Applications（IJERA） , 2012 , 2 （ 3 ）: 2569 ～ 2572

Jiao Y B . Research of an improved apriori algorithm in data mining association rules . International Journal of Computer and Communication Engineering（IJCCE） , 2013 , 2 （ 1 ）: 25 ～ 27

Singh J , Ram H , Sodhi D J S . Improving efficiency of Apriori algorithm using transaction reduction . International Journal of Scientific and Research Publications , 2013 , 3 （ 1 ）: 1 ～ 4

郭健，任永功．云计算环境下的关联挖掘在图书销售中的研究．计算机应用与软件， 2014 , 31 （ 11 ）: 50 ～ 53

Guo J , Ren Y G . Research on association rule mining in book sales under cloud computing environment . Computer Applications and Software , 2014 , 31 （ 11 ）: 50 ～ 53

刘敏娴，马强，宁以风．基于频繁矩阵的Apriori 算法改进．计算机工程与设计， 2012 , 33 （ 11 ）: 4235 ～ 4239

Liu M X , Ma Q , Ning Y F . Improved Apriori algorithm based on frequent matrix . Computer Engineering and Design , 2012 , 33 （ 11 ）: 4235 ～ 4239

陈耿，朱玉全，杨鹤标等．关联规则挖掘中若干关键技术的研究．计算机研究与发展， 2005 , 42 （ 10 ）: 1785 ～ 1789

Chen G , Zhu Y Q , Yang H B , et al . Study of some key techniques in mining association rule . Journal of Computer Research and Development , 2005 , 42 （ 10 ）: 1785 ～ 1789

毛宇星，陈彤兵，施伯乐．一种高效的多层和概化关联规则挖掘方法．软件学报， 2011 , 22 （ 12 ）: 2965 ～ 2980

Mao Y X , Chen T B , Shi B L , et al . Efficient method for mining multiple-level and generalized association rules . Journal of Software , 2011 , 22 （ 12 ）: 2965 ～ 2980

Frequent Itemset Mining Dataset Repository . http://fimi.ua.ac.be/data/ http://fimi.ua.ac.be/data/ , 2013

浏览量

718

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于模糊理论与关联规则的入侵检测模型