随着当今信息技术的高速发展,人们日常生产生活中产生的数据量呈现出爆 发式增长。因此,对于海量数据集的处理已成为数据挖掘技术的主要挑战。而如 何能以高性价比的方式挖掘到有价值的信息是目前数据挖掘研究的新
现有的关联规则挖掘算法没有考虑数据流中会话的非均匀分布特性和历史数据的作用,并且忽略了连续属性处理时的尖锐边界问题。针对这些问题,提出一种基于时间衰减模型的模糊会话关联规则挖掘算法。针对数据流中会话的
基于CanTree的分布式关联规则挖掘及更新算法,郑晓飞,,关联规则挖掘是数据挖掘领域重要的研究方向。大型数据库更多以分布式方式存在,而且数据库具有动态变化的特征。通过对关联规则算
提出了一种基于压缩矩阵运算的电信告警关联规则挖掘算法。它解决了apriori等算法需多次扫描数据库的问题,通过扫描告警事务库并进行压缩变换得到压缩告警关联矩阵,对关联矩阵进行运算得到告警间的关联规则。
数据挖掘关联规则Apriori算法的一种新改进,白东玲,郭庆平,关联规则算法的研究在数据挖掘算法的研究中占有相当重要的地位。关联规则算法的核心是Apriori算法,但随着对关联规则研究的深入,�
提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心；然后检查是否满足最小支持度条件,
齿轮是传动机械中的重要部件,也是在运行过程中产生故障的主要原因之一,因此对齿轮进行故障诊断研究就具有十分重要的意义。但是在齿轮故障诊断数据集中,故障样本数通常比非故障样本数要少很多,由此引发了数据不均
关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用,关于图书馆数据与数据挖掘的参考文献
在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的
为了解决大规模图集挖掘算法PartGraphMining必须重复扫描图集才能得到全部频繁子图的缺点,提出了一种改进的IPMC算法,通过hash表保存同构图的hash地址和支持度,不必重复扫描图集就可快
