一种高效的多层和概化关联规则挖掘方法

介绍了一种dijkstra算法高效实现的过程~

针对信息表中的规则提取问题,应用粗糙集理论对其中的属性约简、属性值问题进行了研究,提出了一种基于可辨识向量的规则提取方法。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辨识向量,利用可辨识向量的加法法则运算只需要

为了寻找地震相关地区，将关联规则技术应用到地震目录数据中，并对关联规则算法的兴趣度度量进行了研究，提出了Inter-Apriori方法，该方法能够更高效地挖掘出更准确的信息。通过实验结果证明，它可以更

一种挖掘共调控基因的新方法，韩凤君，饶妮妮，一般认为具有相似mRNA表达模式和功能的基因可能有同样的调控机制。本文利用酵母基因数据作样本，在经典关联规则基础上，结合哈希�

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联

数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术。文中根据Web访问模式的用户特征,提出了一种基于Web日志文件的信息挖掘系统的体系结构。在此基础上,分析了其数据挖掘过程和信息挖掘算法。

针对数据集中的关联规则挖掘问题,提出一种基于改进量子粒子群优化(improved quantum particle swarm optimization,IQPSO)算法的关联规则挖掘方法。首先,将数

分析了并行关联规则挖掘算法存在的不足,提出了一种改进的关联规则挖掘的多核并行优化算法。该算法对Apriori算法的压缩矩阵进行了改造,并在多核平台下利用OpenMP技术和TBB技术对串行程序进行循环并

是数据挖掘的基础，让你更轻松的入门，看了之后你就会有启发的。

基于关联规则的数据挖掘算法研究