基于业务路径和频度矩阵的关联规则挖掘算法

发布时间：2018-07-03 12:40

  本文选题：关联规则 + 关联故障　； 参考：《计算机科学》2016年12期

【摘要】：关联规则挖掘为分析机载网络关联故障及提高排故效率提供了重要方法。分析了经典Apriori算法的局限性,结合机载网络领域知识、矩阵运算和频繁项集性质,提出一种高效的关联规则挖掘算法。应用机载网络故障具有的基于业务路径的关联特征,提出分块挖掘策略,从而实现挖掘过程的噪声隔离。提出频度矩阵和特征向量,结合矩阵特点和频繁项集性质,设计5个扫描策略,从而减少了循环次数和对比运算。与Apriori算法相比,新算法能有效提高频繁项集的搜索速率。
[Abstract]:Association rule mining provides an important method for analyzing airborne network association faults and improving troubleshooting efficiency. This paper analyzes the limitations of the classical Apriori algorithm and proposes an efficient association rule mining algorithm based on airborne network domain knowledge matrix operation and frequent itemsets. Based on the associated characteristics of airborne network faults based on service paths, a block mining strategy is proposed to achieve noise isolation in the mining process. The frequency matrix and eigenvector are proposed. Combining the characteristics of the matrix and the properties of frequent itemsets, five scanning strategies are designed to reduce the number of cycles and contrast operations. Compared with the Apriori algorithm, the new algorithm can effectively improve the search rate of frequent itemsets.
【作者单位】： 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2093679