FP-Growth相关论文
提出了一种基于Hadoop架构和MapReduce编程模型实现的面向大数据的FP-Growth频繁项集挖掘的改进算法。首先将事务数据库按每个频繁......
随着能源利用技术的发展,为提升能源供应环节效率、降低用户用能行为的不确定性,综合能源系统受到越来越多的关注。此外,传感器及......
协同过滤技术存在数据稀疏性和可扩展性问题,容易导致推荐准确度和推荐效率低下,严重限制推荐技术发展。针对上述问题,本文采用频......
近年来,国家对高校教育的重视程度不断增大,高校扩张也在持续增加,大学生的人数也越来越多,从而产生了许多问题和挑战。其中大学生......
搜索词联想的生成对于优化搜索引擎,提升用户体验具有重要的意义.针对搜索联想词的生成,本文提出基于FP-growth的修饰词+实体的联......
随着互联网应用的快速普及和经济全球一体化的迅速发展,进口跨境电商如雨后春笋般蓬勃发展,用户对于网上购物时效要求越来越高,传......
FP-growth算法是关联规则挖掘中一种经典的算法,它不需要产生候选集,只需要扫描事务数据库两次来构建项目头表和FP-Tree.但该算法......
非线性负荷、以电力电子逆变器并网的分布式可再生电源等接入配电网会影响配电网的电能质量,结合电能质量实时量测数据进行各节点......
本文通过对炼化企业的调查研究,针对炼化企业DCS控制系统中的无效报警问题,利用关联规则方法的FPGrowth算法对报警变量进行挖掘,形......
随着现代互联网新闻文娱的不断进步发展,大多数的新闻文娱公司都建立了自己的数据库,用于存储用户的一些浏览数据和喜好等.这些新......
作为数据挖掘领域的主要研究对象,关联规则挖掘能够发现关系数据集中数据项之间有趣的关联信息,而关联规则挖掘工作的主要开销是来......
随着移动互联网的迅猛发展,数据信息呈爆炸式的增长,致使传统单机、串行的数据挖掘算法已经无法满足海量数据对计算和存储资源的需......
近年来,大数据、云计算、‘互联网+’、人工智能等技术的发展,加速了传统医疗行业信息化水平的提升。大量的、多元化的医疗健康类......
近年来,高校毕业生总体人数持续保持增长态势,高校方面如何帮助毕业生应对当前日益严峻的就业形势,成为了当下高校就业服务部门关......
随着社会信息化的深入,大量数据产生并积累,数据越来越呈现出数量巨大、结构复杂、类型众多、富有价值等特点。在数据中发现有用的......
在进行信息检索时,如何能够快速、精确地查找到符合用户查询目的的信息并反馈给用户,是目前的研究热点之一。当前所使用的检索系统......
频繁项集挖掘是近些年来数据库领域和数据挖掘领域一个被广泛研究的课题,频繁项集挖掘中存在一个显著的问题:如果原始数据集中包含......
鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟......
为研究酒醉驾交通事故存在的内部联系,分析交通事故的特征,从某省交通管理部门提取近三年酒醉驾事故数据计1.3万起,分别从时间、空......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
将Fp-growth关联规则挖掘算法应用到学生评教系统中，对评教数据进行关联分析，得到对提高教学质量有用的信息，为教学管理和决策提供依......
摘要： 针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题，提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集......
关联规则挖掘是数据挖掘研究方向最热门的课题之一,是针对购物篮分析的问题提出来的,目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联......
在信息技术日益发展的当下,在各式各样的网络平台上每天都有大量的数据产生.面对如此庞大体量的数据,采用相应的算法对数据进行深......
本文介绍了关联规则的经典算法及其研究现况,详细分析了各算法的原理及其改进.并基于支气管炎电子病历数据,分别选用Apriori算法、......
数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比......
随着高速铁路信息化与智能化的发展,移动应用不断涌现,基于服务组合的移动应用开发技术已成为高铁信息服务研究的热点之一。目前,......
文章简要介绍了关联规则挖掘技术,通过对经典算法FP-Growth在某鞋业ERP系统中的应用分析,发现了FP-Growth算法挖掘的部分数据无用......
烟草产品在销售过程中产生了大量的历史数据,是否能挖掘出其中潜在的高价值信息对烟草物流公司至关重要.本文采用一种比较高效的fp......
目的：对急性心肌梗死的相关因素进行研究，通过运用数据挖掘算法形成关联规则。方法：收集某医院近三年的急性心肌梗死病案首页信息，包括......
发现关联规则是数据挖掘技术的重要任务之一.之前提出的绝大多数算法需要多次遍历数据库才能产生频繁项集,造成巨大的CPU和内存开......
发现关联规则是数据挖掘技术的重要任务之一.之前提出的绝大多数算法需要多次遍历数据库才能产生频繁项集,造成巨大的CPU和内存开......
Fp-Growth算法是频繁模式挖掘的经典算法,已在许多领域得到了良好应用。传统Fp-Growth算法是基于内存的,而计算机内存却无法装载入......
FP-growth算法只能处理较小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。对此,对FP-growth算法的挖掘过程进行改进,提出一种基于SOM(s......
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FP-growth算法是不产生候选集的频集挖掘算法,对其分析和实现有重要意义.通过描述和分析FP-growth算法,利用C++STL对其进行了实现,......
关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。本文介绍了使用关联规......
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频繁项集的挖掘一直是数据挖掘领域重要的研究方向之一。FP-growth算法作为无剪枝算法的代表算法被广泛应用于事务数据集的挖掘中......
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The classic sequential frequent pattern mining algorithms are based on a uniform mining support, either miss interesting......
挖掘事务数据库中的最大频繁项目集是数据挖掘领域一个重要的研究方向.基于FP-tree的FPMAX算法是目前较为高效与稳定的最大频繁项......
针对用户历史检索过程产生的Web日志文件,研究其查询词和点击链接是否为频繁集,以及在分布式条件下频繁集挖掘的效率问题。基于Had......
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如今,工业设备不断向智能化、大型化发展,伴随着设备故障日益复杂多样,如何快速、准确地诊断故障成为一个难题。通过研究,提出以大......
在经典的频繁闭合项集挖掘算法中，如Closet与Closet＋，当条件模式数据库很庞大时，频繁项集的数目将会急剧增长，算法的效率会逐步恶化，并且......
