頻繁模式發(fā)現(xiàn)與多關(guān)系貝葉斯方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)以及其管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)急劇增大。因此,頻繁模式和多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘中快速發(fā)展的重要研究課題。現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)于由多個(gè)關(guān)系組成的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中,傳統(tǒng)的頻繁模式發(fā)現(xiàn)方法只能直接完成單一關(guān)系中的模式發(fā)現(xiàn),如果要完成多關(guān)系數(shù)據(jù)的挖掘,會(huì)產(chǎn)生操作復(fù)雜性和效率低下等難題。
   本文在研究原有頻繁模式和多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上,總結(jié)頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法和多關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存在的問(wèn)題和不足,提出了解決效率問(wèn)題的

2、DS-ECLAT的頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法以及在分類準(zhǔn)確度與執(zhí)行效率之間折中的增強(qiáng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多關(guān)系分類(TAN-MRC)算法。論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:
   一方面,DS-ECLAT算法使用垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項(xiàng)集,在第一次迭代自連接頻繁項(xiàng)集后的每一次迭代都無(wú)須掃描整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。使用深度優(yōu)先搜索最長(zhǎng)項(xiàng)技術(shù),依次優(yōu)先查找某起始項(xiàng)的所有頻繁項(xiàng)集。引入回寫集(write-back sets)的概念,暫存新的頻繁項(xiàng)集的子集,以減少項(xiàng)之間的對(duì)比次數(shù)。該

3、算法相比ECLAT算法減少了內(nèi)存的需要,提高了運(yùn)行效率。
   另一方面,現(xiàn)有的TAN方法通過(guò)計(jì)算互信息來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性節(jié)點(diǎn)之間的強(qiáng)依賴性,放松了樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件獨(dú)立假設(shè)。本文改進(jìn)的TAN-MRC算法沿用這一優(yōu)點(diǎn),假設(shè)表之間的屬性是相互獨(dú)立的,致力尋找表內(nèi)屬性的強(qiáng)依賴性,在構(gòu)建模型時(shí)以表為單位建立最大權(quán)重生成樹(shù),最后加入類結(jié)點(diǎn)C生成TAN-MRC模型。
   原元組ID傳播方法僅允許類標(biāo)非正即負(fù),TAN-MRC算法擴(kuò)充了該

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