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关联规则挖掘过程中,大量候选项集的产生成为影响挖掘效率提高的一个主要因素。针对这一问题,提出了一种基于树结构的关联规则挖掘算法。该算法运用关联矩阵将频繁项集映射到树结构中存储,并利用树中包含部分频繁项
基于最大关联规则的文本分类,何玉,冯剑琳,提出了一种新颖的、基于最大关联的文本分类方法-SAT-MOD。在文本分类中,以往的方法在挖掘频繁项集和关联规则的时候,往往是将整个
大数据环境下,传统的串行FP-Growth算法在处理海量数据时,占用内存过大、频繁项多,适用于大数据情况的PFP(parallelFP-Growth)算法存在数据量增大无法处理的缺陷。针对这些问题,提
为有效地提高基于空间事务的挖掘算法效率,提出一种基于位序的互补空间挖掘算法,其适合在海量数据中挖掘任何长度的频繁项;该算法用定序项目集的方法来减少现有算法存在的冗余判断操作和计算,同时也用非频繁项目集
知识格的研究与应用,朱苗苗,,结合知识格理论及其在研究中存在的问题,本文给出了与代数系统中传统格理论相一致的记法和表示形式。并在此理论基础上,根据概念
这些论文很系统得介绍了数据挖掘技术,以及挂念规则挖掘算法及其的改进技术,很有参考价值
构件粒度研究分析,王璐,侯学敏,基于构件的软件复用被认为是解决软件危机的重要手段,而构件粒度则在很大程度上影响着构件复用的性能,是实现构件复用的关键技术
在关联规则的评价中 ,对评价参数的度量是参数在数据库上的平均分布 ,无法刻画参数在数据库的局部分布 ;另一方面 ,评价参数也是有限的。为解决上述问题 ,首先给出评价关联规则的五个参数及参数选取的原因分
通过对两种传统的CAD数据到GIS数据转换方法的系统研究,分析了转换过程中存在的信息丢失等问题。基于空间数据关联规则挖掘思想,从问题着手,设计了一种全新的CAD的文本数据到GIS的点层数据的转换方案与
在图像关联规则挖掘的某些领域,要求提取出具有较高置信度的关联规则,同时对支持度的要求相对较低。提出了一种在兼顾支持度的情况下挖掘出高置信度的图像关联规则的方法。为了便于有效地提取图像关联规则,使用了名
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