频繁闭项集相关论文
频繁项集挖掘是数据流挖掘中的一个热点问题．提出了一种新的数据流频繁闭项集挖掘算法MFCI-SW．首先设计了两个新的数据结构：频繁闭项......
目的 通过对郭淑云教授2018年门诊处方数据进行分析,总结郭淑云教授用药经验.方法 通过门诊HIS系统提取郭淑云教授2018年中药处方......
目的通过对郭淑云教授2018年门诊处方数据进行分析,总结郭淑云教授用药经验。方法通过门诊HIS系统提取郭淑云教授2018年中药处方数......
在高度信息化的今天，产生的海量数据和新型数据集都对传统的数据分析技术形成挑战。数据挖掘不断突破这些挑战带来的种种局限性，为当......
电子商务的浏览方便，商品多样性，方便交易等优势，越来越受到广大客户的青睐。电子商务依靠其不受空间限制，节省商家经营成本，全天候服务......
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要分支,其任务是发现所有满足最小支持度和最小置信度阈值的强规则。近年来,其在市场营销、......
数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。关联规则是数据挖掘当前研究的主要模式之一,用于确定数据集中不同域或属性之间的......
随着信息技术的飞速发展,数据库应用的不断深化,数据挖掘已成为当今研究的热点。在数据挖掘的各个分支中,关联规则挖掘和分类挖掘......
随着实时监控系统数据流、网络应用中的网页记录和点击流等动态的应用环境中,不断产生海量的、时序的、实时变化和潜在无限的数据......
随着互联网的发展和科学技术的不断进步,各行各业都出现了海量的数据,这些数据是传统的技术所无法处理的。例如在经济、金融、电信......
近年来,随着信息技术的快速发展与网络的广泛普及化,数据形式变得更加多样化,传统的静态挖掘技术无法适应快速流动的动态数据的挖......
面对与日俱增的爆炸信息,人们获得有用知识显得越发困难,而有效的组织和管理能帮助人们便捷准确地找到所需知识,于是文本分类成为......
当今世纪数据库迅猛发展,信息量激增,数以万计的数据中隐含着很多有用的信息,为了将有价值的知识从中挖掘出来加以利用,便产生了数......
形式概念分析是德国数学家Wille教授于1982年提出的一种对形式背景中的数据进行分析和知识获取的有力工具。如今,形式概念分析已被......
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近年来,随着互联网与智能移动设备的快速发展,以Twitter、微博等为代表的社交媒体应用变得越来越受欢迎,短文本交互日益普遍,对海......
由于数据流的流动性、无限增长的特点,传统的数据管理技术已经无法有效的管理数据流中的数据,因此,有必要对数据流管理中的一些新......
针对关联分类规则产生的候选规则过多导致效率不高的问题,提出一种基于频繁闭项集组成的扩展概念格的分类规则获取方法.利用频繁闭......
数据挖掘(DM)是涉及人工智能和数据库等学科的一门新兴交叉性学科.在当今数字化时代,各种商业、政治、科学数据库和数据量的急剧增......
数据挖掘(Data Mining)是指从大量的结构化和非结构化的数据中提取有用的、有意义的信息和知识的过程。随着数据挖掘研究的不断深......
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......
NewMoment算法在数据挖掘过程中频繁地进行左检测操作,导致算法运行效率低下.针对该问题,提出一种改进的数据流频繁闭项集挖掘算法......
目的利用西安中医脑病医院住院病历针灸穴位处方数据,分析治疗小儿脑瘫穴位配伍规律。方法从住院电子病历数据中提取诊断及针灸穴......
针对大规模决策形式背景中决策规则的提取问题,提出了一种将频繁闭项集与决策形式背景相结合以提取无冗余决策规则的新算法.该算法......
频繁闭项集的挖掘是近年来频繁项集挖掘研究的热点。本文引入了共生项集的概念,从一个新的角度看待频繁闭项集的挖掘问题。利用共......
针对相关算法在挖掘频繁闭项集时所存在的问题,提出了一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法。该算法首先将数据集转换成布尔矩阵,只......
关联规则挖掘是数据挖掘的一项重要技术,它主要是通过频繁闭项集挖掘得到关联规则。因此,频繁项集挖掘算法的性能对关联规则挖掘算......
在数据流上挖掘频繁闭项集是数据挖掘中关联性挖掘的重要研究课题之一.该文提出了一种高效的数据流频繁闭项挖掘算法--CFMoment,通......
针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷，提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算......
频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整、最小表示,对频繁闭项集的挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热点,研究人员从不同角度对算法改......
关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则，“规则爆炸”的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息．极大布尔关联规则集因其包含的......
频繁闭项集惟一确定频繁项集且规模小得多.CROP是一种基于复合频繁模式树的、频繁闭项集高效挖掘算法,但存在着候选结点过多的问题......
对分布式数据库关联规则的挖掘与精简表示进行了研究,把频繁闭项集和最大频繁项集的概念推广到分布式数据库中,提出了在分布式环境......
提出了一种快速挖掘频繁闭项集并构建其格的算法Q-CFIsL。该算法引入了preC（X）的概念，使用preC（X）加快了包容检测和建格的速度。实验表......
针对海量数据的关联规则挖掘问题,提出了一种有效的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法.该算法在MapReduce框架下,通过等价类......
提出了基于频繁闭项集的新关联分类算法ACCF。ACCF首先挖掘出所有频繁闭项集（CFIs）和候选分类关联规则,然后从候选分类关联规则中产......
集成学习是现今机器学习领域研究的热点问题,选择性集成通过对基分类器进行选择来提高集成分类器的泛化能力,降低预测开销。模式挖......
利用了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频繁闭项集挖掘......
在线挖掘滑动窗口中的频繁闭项集是一类重要的数据流挖掘问题。提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法FPCFI-DS。该算法能够在有限的存......
频繁闭序列模式惟一确定全体频繁序列模式，且规模小得多。传统的闭序列模式挖掘算法对每个频繁项目都进行扩展，往往会产生大量的非闭......
介绍了Web日志挖掘的模型，分析了使用关联规则挖掘Web日志时遇到的规则数量大且存在冗余等问题，提出了基于频繁闭项集的挖掘办法来减......
文中提出了一种挖掘最小规则集的算法,通过对最小规则集运用覆盖运算,能够得到所有的关联规则.最小规则集中的规则称为基规则.所有......
近年的研究表明，概念格可以应用于解决频繁闭项集的挖掘问题．针对已有渐进式概念格构造算法中存在的问题，提出了一种基于概念格的频繁......
针对当前数据挖掘方法没有考虑客观条件制约以及个人不同需求的问题,在不确定数据的频繁闭项集挖掘算法中加入简洁性约束条件,基于......
提出了一种基于堆栈的频繁闭项集挖掘算法SBFCI(Stack Based Frequent Closed Itemsets Generation),该算法采用栈技术避免了以往......
频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整的、最小表示。针对稠密数据集，提出一种基于单向FP-tree的频繁闭项集挖掘算法Unid_FP-FCI。该......
