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数据挖掘是当前计算机学科的一个前沿研究方向，作为一门应用性很强的新兴技术，它存在很多值得研究的地方。如何合理的应用数据挖掘技......
在传统的事务数据库中,频繁模式的挖掘是一个已经有很多较好解决办法的问题,但是在不确定数据集上,仅仅提出了几种频繁模式的挖掘......
研究表明使用PPI数据进行蛋白质功能预测是很有意义的。然而,从生物学实验得到的PPI数据一般是含有噪声的、不完全的和不精确的,这......
针对PFIM算法中频繁概率计算方法的局限性,且挖掘时需要多次扫描数据库和生成大量候选集的不足,提出EPFIM(efficient probabilisti......
在不确定数据库中,一个项集的支持度不再是一个出现次数的累计,而是一个随机变量。因此,不像确定数据库中频繁项集有一个特定的定......
针对Eclat算法连接和剪枝操作耗时的缺点,按照项集之间的可连接性,将数据集划分为等价类并分段存储,采用末项剪枝策略,在常量时间......
本文主要介绍不确定数据及期望支持度等概念,并研究如何在概率框架下挖掘不确定数据库中的频繁项集.......
提出一种从Web日志出发根据用户访问路径找出用户期望的影片归类的方法,通过该方法可以优化视频点播系统的站点结构,提高用户访问......
近年来，如何在不确定图数据库中挖掘频繁子图模式得到了越来越多的关注。该问题的主要难点在于，不仅存在着海量的可能子图模式需要检......
随着信息技术日新月异的的发展变化，在越来越多的领域中，研究者开始使用图这种数据结构来表示和存储数据对象之间的关系。这些数据被......
针对CUF -grow th算法中项集的期望支持度估算值过大,且挖掘过程中需要反复递归构造条件CUF -tree导致挖掘效率降低这一问题,提出U......
