频繁项目集相关论文
带约束的关联规则挖据算法(ACARMT)在生成频繁项集时反复比较事务标识符,耗时较多.为进一步提高挖掘的效率,文章提出了一种项约束......
发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤，目前已经提出的可用于发现频繁项目集的算法主要有两大类，一类是Apriori及其......
随着Internet上的信息量急剧增加 ,如何使用户获得有用的信息已成为Web信息检索研究急需解决的问题。文中提出了一种新方法Improve......
本文重点讨论数据挖掘算法在高职英语教学中的应用和研究,文中以无锡科技职业学院为模型,采用关联规则算法挖掘该校所属学生在三个......
该文共分六章:第一章:绪论.主要描述了DM的概念及定义、发展、所采用的方法及技术、处理过程和作用.第二章:数据挖掘中聚类算法的......
信息时代为我们带来了大量数据，也提出了“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战。面对这样的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而......
数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的、有用的知识的过程。关联规则数......
数据库中的知识发现(Knowledge Didcovery in Database,简称KDD)是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并......
该文首先对关联规则的挖掘的基本理论和方法进行了详细的阐述,并在此基础上,对经典的关联规则的挖掘算法进行了改进,从而提高了关......
数据挖掘是信息技术自然演化的结果。使用数据挖掘工具进行数据分析可以方便的获得重要的数据模式并应用于决策。数据挖掘本身是面......
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......
OLAP(On-LineAnalyticalProcessing，联机分析处理)是为了对存储在数据仓库中的数据进行分析处理的分析技术，它提供对多维数据的切片......
信息技术的日新月异使得各个领域的数据量激增，大型、分布式数据库成为数据存储的主要方式。在此背景下诞生的知识发现和数据挖掘提......
由于在大型数据库中存储的数据往往非常庞大，因此分析处理数据的工作越加困难。为了有效的从数据库中找出有用的资料，数据挖掘(Data ......
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知......
关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究内容,它揭示了项集之间有趣的相关关系,可广泛应用于购物篮分析、相关分析、分类、网......
随着计算机科学技术的飞速发展,数据挖掘技术成为数据库、数据仓库领域最前沿的研究方向之一,它作为信息科学领域的前沿研究课题之......
数据挖掘(或知识发现)出现于20世纪80年代末,目前已经成为人工智能和数据库等领域的研究热点。它有着广阔的应用前景,并将在新的世......
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究分支,以从大型数据库中提取知识的主要手段,有效地来解决“数据丰富、知识贫乏”的现状,因......
在图像分类及标注、文本及语音分类、基因功能分析等实际应用中,分类所面临的数据已呈现出多标签特性,多标签分类已成为分类研究中......
随着全国高速公路联网收费工作的不断开展,联网规模也在不断扩大,车辆逃费行为的不断增加严重影响了收费稽查,对高速公路带来极大......
韵律模块是语音合成系统中的重要组成部分,韵律特征参数的描述正确与否直接影响合成系统的输出,针对目前语音合成系统中缺乏对前后......
提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统，该系统采用了关联规则算法挖掘入侵模式，实现了规则库的自动更新，极大地提高了系统的......
本文对基于概念格和Apriori算法的关联规则挖掘进行了分析。文章指出，利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目......
发现频繁项目集是挖掘关联规则过程中的关键问题。本文给出的 IODLG 算法是一种基于关联图的频繁项目集挖掘算法，通过引入节点的出......
概念格通过内涵和外延及概念间泛化和例化的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述.在概念格的内涵中引入等价关......
发现频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.本文提出了一种快速挖掘频繁项目集的算法FDFI(fastdiscoveryfrequentitemsets).......
本文在现有关联规则挖掘算法的基础上,基于等价关系和等价类来生成侯选频繁项目集;并利用参照数据集代替原始交易数据库进行侯选频......
本文提出了求解含有交易量频繁项目集的AFIS(Algorithm for Frequent Item Set)方法.最后介绍在关系数据库环境中AFIS的实现,并证......
多值属性关联规则是关联规则挖掘的重要内容之一。论文提出了解决此类问题的一种模糊方法,给出了模糊关联规则的一种形式化定义和......
介绍了关联规则的采掘问题 ,采用逐渐增加项目集大小的迭代方法 ,具体给出了层次算法 ,最后给出减少数据库扫描次数的改进算法。
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数据库中的知识发现是当前涉及人工智能、数据库等学科的一门相当活跃的研究领域。数据挖掘是从数据中提取人们感兴趣的、潜在的、......
不同时间、不同测量点产生的数据对故障的贡献不同,本文引入了利润约束的多值数据关联,通过对已产生数据进行挖掘,根据其关联进行......
关联规则的更新算法就是在数据集规模D、最小支持度s或最小置信度c发生变化时发现新规则的算法.本文主要研究的是在数据集规模D、......
数据挖掘(DM, Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又......
自从1993年关联规则的概念由Agrawal等人提出之后,关联规则挖掘的研究就一直是数据挖掘领域的一个非常活跃的研究领域。目前,在集......
近些年来,空间信息技术领域的高速发展使我们进入信息变革的时代。空间数据通过传感器或者其他数据收集设备源源不断地收集起来,并......
对关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题.在挖掘之前先对数据库扫描,以获得一些辅助的信息,能极大地加速挖掘过程.ARSC算法以......
煤炭系统中,往往希望分析不同煤炭产品购买之间的关联规则,并通过一定的关联性推荐煤炭商品,有助于购买者购买并取得更高的销售量.......
关联规则的发现是数据挖掘的一个重要问题.当最小支持度和最小可信度变化时,如何利用原来的挖掘结果快速得到新的频繁项目集和关联......
提出了数据库中挖掘关联规则的并行算法,探讨了相关的数据结构,并对算法进行了定性分析.该算法不仅适用于布尔型属性,而且也适用于......
