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利用训练文档集准确高效地挖掘隐藏的用户文本偏好和概念向量是文本信息过滤和多文档自动文摘等自然语言处理应用的关键技术之一。针对训练文本集中往往存在多个主题类别的问题，提出一种基于聚类分析策略的文本偏好挖
基于决策树的医疗数据挖掘，胡瑞娟，，本文通过研究决策树的ID3算法，针对ID3算法的不足提出了决策树的修剪方法，利用决策树算法对乳腺疾病数据进行挖掘，使用SQLServer2005
提出了一种新型的基于数据挖掘思想的故障模式分析。通过收集故障现象并整理形成故障信息维度表，产品技术参数、故障原因等组成的关系规则维度表；基于故障信息维度表与关系规则维度表应用Apriori算法的频繁项
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结合XML文档的特点，采用XML数据模型XOEM和压缩结构树的存储结构，提出了一种高效的XML数据的频繁模式挖掘算法──AFPMX算法，并从理论和实验两方面证明了该算法是可行和有效的。
利用有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息，提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法。它不仅实现了事务数据库的一次扫描，减少了I/O代价，而且可以同时解决好稀
基于关联规则算法的医疗数据挖掘，胡瑞娟，，本文通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法，针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法，利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数�
在时间越近越重要原则指导下，对记录进行时间加权，通过给出加权的公式，提出了一种基于背景的加权关联规则挖掘方法。该算法可以针对用户感兴趣的时间-地点背景进行关联规则挖掘。相比传统挖掘方法，该方法通过从低
网络安全技术以防火墙、入侵检测等为主，较少从网络用户行为角度考虑可能进行的破坏行为。针对此问题，对网络流量NetFlow采集、统计，设计了表示用户行为特征的数据结构及统计模式，获得了行为的具体信息，建
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