Win32侵染式病毒的宿主入口技术

分析了Win32病毒编制中宿主入口技术的原理并给出了实现这种技术的流程,并基于此原理,初步提出了利用加壳和校检码检测来对抗宿主入口技术的设想.     

基于关联规则的动态数据库快速挖掘算法

关联规则的动态快速挖掘算法(Dynamic Fast Mining Algorithm,DFMA),不需要重复扫描原始数据库,克服关联规则挖掘最具代表性的方法Apriori算法耗时多、无法在线挖掘等诸多弱点。可支持在线挖掘及渐进式挖掘的需求。利用DFMA多层同步处理与更新的特性,搭配敏感度指数的定义,可以被用来挖掘对决策者有用的实时性信息。     

基于粒计算的多层次关联规则挖掘技术研究

粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论.基于粒计算的多层次关联规则挖掘,引入了粒计算思想,采用多层次化二进制编码表示,只须一次数据集扫描便可获得所有叶节点粒,并能够由子粒的"或"、"与"运算获得父粒和多项集,简化求频繁-项集的求取方法,降低了算法的时间复杂度和空间复杂度提高了算法的效率.     

在线挖掘关联规则算法的改进

介绍了由ＣｈｒｉｓｔｉａｎＨｉｄｂｅｒ提出的在线挖掘关联规则算法Ｃａｒｍａ,提出了该算法的若干改进,减弱了原算法第一步有交易的子集ｖ被插入集合Ｖ的条件,同时改进了ｍａｘＭｉｓｓｅｄ的计算公式,使其计算更为简单。实验证明,以上改进提高了算法的速度。     

基于关联规则的遥感图像挖掘的应用研究

结合遥感数据的特点,利用P-树运算,将用于关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,在进行遥感图像关联规则挖掘时寻求新的算法,提出了几种剪枝策略(Pruning techniques),使之能适合遥感数据的挖掘,最后实现具体遥感图像上的关联规则挖掘.     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

面向目标的关联规则挖掘的一个FP增长算法

将FP-Growth算法应用于面向目标的关联规则（OOA）挖掘,对FP-Tree的结点进行了修改,增加了目标支持度计数和效用度累计两个字段,对FP-Growth算法进行了改进．实验结果表明,改进后的方法比基于Apriori算法和基于Dfree算法的OOA挖掘效率更高。     

基于关联规则挖掘的蛋白质相互作用的预测

利用蛋白质的一级结构信息,采用三肽频数方法刻画蛋白质序列,将关联规则(association rule,AR)挖掘应用于蛋白质相互作用(protein-protein interactions,PPIs)的预测.计算结果表明,提出的方法在半胱氨酸不同分类的情况下都能够准确地预测蛋白质相互作用.最后,比较半胱氨酸的不同分类对预测结果的影响.     

基于改进遗传算法的Web关联规则日志挖掘的研究

本文提出了一种改进的遗传算法,用于优化Web日志挖掘的关联规则集。介绍了该算法的具体流程,提出新的染色体编码方案,新的编码配合本文的交叉操作使遗传过程更加优化,本文还对遗传的各步操作进行了改进,有效的避免遗传算法的早熟现象。     

构建基于关联规则的网络行为挖掘系统

随着互联网络的普及,采集并分析用户群体的网络行为十分必要,但是存在着很多技术上的困难。构建了一个网络藉为挖掘系统,对访问数据进行分析,根据挖掘结果对关联规则进行修改,并针对特定用户群对服务器进行调优。     

基于最长频繁序列挖掘的恶意代码检测

基于动态API序列挖掘的恶意代码检测方法未考虑不同类别恶意代码之间的行为差别,导致代表恶意行为的恶意序列挖掘效果不佳,其恶意代码检测效率较低.本文引入面向目标的关联挖掘技术,提出一种最长频繁序列挖掘算法,挖掘最长频繁序列作为特征用于恶意代码检测.首先,该方法提取样本文件的动态API序列并进行预处理;然后,使用最长频繁序列挖掘算法挖掘多个类别的最长频繁序列集合;最后,使用挖掘的最长频繁序列集合构造词袋模型,根据该词袋模型将样本文件的动态API序列转化为向量,使用随机森林算法构造分类器检测恶意代码.本文采用阿里云提供的数据集进行实验,恶意代码检测的准确率和AUC(Area Under Curve)值分别达到了95.6%和0.99,结果表明,本文所提出的方法能有效地检测恶意代码.     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

基于关联的自适应分类规则挖掘方法

讨论了对分类规则的挖掘采用基于关联的分类方法.关联分类规则挖掘方法主要包括两大处理步骤:第一步利用分类关联规则挖掘算法挖掘出有关的分类关联规则;第二步就是基于所挖掘出的分类关联规则构造一个分类器.详细介绍了该方法的实现算法和部分数据结构.     

基于FP树的特异关联规则挖掘算法研究

分析稀少数据的相关性是一种重要的、有价值的数据挖掘任务。运用面向关联规则的FP树构造方法，提出了一种特异关联规则挖掘算法RSFPA。该算法将包含特异模式的数据集压缩成一棵FP树，通过挖掘FP树来提取特异模式集，从而进一步提高了特异模式的挖掘效率。最后，利用恒星光谱作为数据集，实验验证了RSFPA算法的正确性和有效性。     

Carma关联规则算法的一种改进

首先介绍了由Christian Hidber提出的在线挖掘关联规则算法Carma，然后提出了对该算法的若干改进．减弱了原算法第一步中当前交易的子集v被插入集合V的条件，同时改进了maxMissed的计算公式，使其计算更为简单．实验表明，以上改进提高了算法的速度．     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

隐私保持关联规则挖掘方法

介绍了隐私保持关联规则挖掘的研究概况，提出了考虑隐私保持的关联规则挖掘分类方法，对现有的隐私保持关联规则挖掘方法进行了分析和评价，并对隐私保持关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

关联规则挖掘研究综述

介绍了关联规则挖掘的一般概念,并对一些典型算法进行了介绍,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.