针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法(frequent items ultrametric trees,FIUT)的基础上,引入Ma
近年来微博炒作账户异军突起,采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序。传统的炒作账户发现主要采用特征分析方法,忽视了炒作账户的组织性和策划性,难以发现隐蔽性高的炒作账户。针对以上问题,
针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷。然后,通过FP-G
在现有的搜索文本中,存在大量的不确定文本结构和内容,使得常规的聚类算法难以实现,并且文本搜索的结果没有进行类聚,造成搜索结果集合数据量非常庞大。提出了基于模糊集的文本搜索的聚类分析的方法,通过模糊技术
频繁项集挖掘算法Apriori在Python语言中得以实现。 该算法的核心概念包括keys用于表示频繁项集,key表示集合中的单个项,cutKeys则是在经过剪枝步骤后形成的某k项集。 C代表某k项集
频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的
1993年AGRAWAL R等人提出了一个重要的反映大规模数据中项目集之间有趣的关联或相关联系的研究课题[1],找出属性间有价值的关系,即关联规则的研究。频繁项集的挖掘是获取关联规则不可或缺的步骤。但
频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机
提出了完全前缀路径和有序FP-tree的概念,给出根据数据项所在的层建立有序FP-tree的方法,利用有序FP-tree表示数据.提出用有序FP-tree中的完全前缀路径进行最大频繁项集挖掘的算法--
一种快速的约束最大频繁项目集挖掘算法研究,杨君锐,徐龙,发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的