高效用模式相关论文
基于效用列表的高效用模式挖掘算法主要局限性在于创建和维护效用列表非常耗时,原因是建立了大量的列表,且列表之间连接操作成本较......
高效用模式挖掘(HUPM)考虑了项的购买数量及单位利润,提供了项更详细的信息,使用户能够做出更好的经济决策.针对大多数HUPM算法都......
随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法......
针对存在大量冗余数据等问题,提出紧凑增量高效用挖掘算法.采用HUI-trie结构和紧凑效用列表两种结构,前者用于更新高效用项集的效......
在线媒体拥有海量的非结构化数据,包含大量的突发话题和普通话题.传统的话题模型在不加入先验信息的情况下,无法有效区分普通话题......
伴随着数据流的出现,针对数据流的研究也越来越多,高效用模式挖掘研究也是其中之一。主流的高效用模式挖掘算法大部分都是基于两种......
随着软件应用领域不断扩大,软件系统规模日益复杂,耗费科技人员大量的时间和精力。如果能从海量的软件动态执行轨迹中挖掘出具有代......
从数据挖掘概念提出至今,数据挖掘技术得到越来越多人的关注并逐渐走向成熟。目前,各式各样的数据挖掘技术被广泛的运用于现实生活......
随着软件规模的不断增大,对复杂软件系统的行为进行分析日益成为数据挖掘领域的热点。软件的一次运行对应一条执行轨迹,表示软件的......
高效用模式挖掘被广泛地应用于数据挖掘领域。为了挖掘指定数量的高效用模式,一些基于树结构和效用表结构的top-k高效用挖掘算法被......
高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个基础研究方向,其中关于top-k高效用模式的挖掘算法也越来越多,k指的是用户需要挖掘的高效用模......
现有的高效用模式挖掘将效用作为唯一指标,可能会导致挖掘出来的模式是低频的,这样往往满足不了实际的需求。因此,兼顾频率的高效......
现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高......
在数字经济时代,数据型态丰富、复杂而量大,如何挖掘出数据中蕴含着的“效用特征”,是数据科学领域中关键而有挑战性的问题。基于......
高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容;由于其计算过程包含对模式的内、外效用值的处理,计算复杂度较大,因此挖掘算法......
由于高效用模式挖掘较为复杂，提高其挖掘算法的效率是数据挖掘的研究热点。HUP-miner算法是典型的基于垂直模式类的高效用模式挖掘......
数据流高效用模式挖掘方法是以二进制的频繁模式挖掘方法为前提,引入项的内部效用和外部效用,在模式挖掘过程中可以考虑项的重要性......
随着遥感技术、地理信息系统和全球定位系统为代表的空间信息技术的飞速发展和广泛应用,产生了大量包含位置信息的空间数据。空间......
随着计算机应用技术的日益发展和互联网的普遍应用,软件系统也日趋复杂。在开放的网络环境下,软件的开发、维护以及软件行为的监测......
随着各行业对数据越来越重视和信息技术的快速发展,产生的数据越来越全面,同时数据量也在快速的增长；并且各行业又要求能及时对已产......
大部分关联规则算法的提出是基于项目的频率值,若从成本、利润和用户的偏好考虑,传统的数据库挖掘频繁模式在现实世界中并不适合应......
通过用户设定阈值获取高效用模式的算法效率较低且挖掘结果不一定满足用户需求。针对这一问题,基于EFIM算法提出一种高效用Top-k模......
