【摘 要】
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关联规则挖掘算法使用格理论中的组合特性来将原始问题分解为许多更小的互相独立的问题.最有名的和最有影响力的算法包括Apriori算法和FP-growth算法.这些算法在所有的最大频
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关联规则挖掘算法使用格理论中的组合特性来将原始问题分解为许多更小的互相独立的问题.最有名的和最有影响力的算法包括Apriori算法和FP-growth算法.这些算法在所有的最大频繁项目集都很短时性能很好.然而,如果存在长的最大频繁项目集,算法性能将会急剧下降.长的最大频繁项目集容易出现在项目之问相关性很高的应用场合.SegFree是针对此问题提出的一个算法.SegFree将数据库分为许多个分段并在每个分段中挖掘free项目集.Free项目集是一种精简集,数据库分成的分段数越多,每个分段中的free项目集将会越少.SegFree算法能显著的减少项目集模式匹配的时间,比以往的算法效率都高.先对数据库做扫描以获得一些辅助信息能够有效的优化挖掘过程.提出ARSC算法就是用来生成分段信息表以达到这一目的的.分段信息表耗用内存不大,容易生成但加速的效果很好.它能与很多种算法协同工作,还可以使用在不局限于关联规则挖掘的其他数据挖掘任务中.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是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.
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