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Tree-based partitioning of date for association rule mining 总被引:1,自引:1,他引:0
The most computationally demanding aspect of Association Rule Mining is the identification and counting of support of the frequent sets of items that occur together sufficiently often to be the basis of potentially interesting rules. The task increases in difficulty with the scale of the data and also with its density. The greatest challenge is posed by data that is too large to be contained in primary memory, especially when high data density and/or low support thresholds give rise to very large numbers of candidates that must be counted. In this paper, we consider strategies for partitioning the data to deal effectively with such cases. We describe a partitioning approach which organises the data into tree structures that can be processed independently. We present experimental results that show the method scales well for increasing dimensions of data and performs significantly better than alternatives, especially when dealing with dense data and low support thresholds.
Shakil Ahmed received a first class BSc (Hons) degree from Dhaka University, Bangladesh, in 1990; and an MSc (first class), also Dhaka University, in 1992. He received his PhD from The University of Liverpool, UK, in 2005. From 2000 onwards he is a member of the Data Mining Group at the Department of Computer Science of the University of Liverpool, UK. His research interests include data mining, Association Rule Mining and pattern recognition.
Frans Coenen has been working in the field of Data Mining for many years and has written widely on the subject. He received his PhD from Liverpool Polytechnic in 1989, after which he took up a post as a RA within the Department of Computer Science at the University of Liverpool. In 1997, he took up a lecturing post within the same department. His current Data Mining research interests include Association rule Mining, Classification algorithms and text mining. He is on the programme committee for ICDM'05 and was the chair for the UK KDD symposium (UKKDD'05).
Paul Leng is professor of e-Learning at the University of Liverpool and director of the e-Learning Unit, which is responsible for overseeing the University's online degree programmes, leading to degrees of MSc in IT and MBA. Along with e-Learning, his main research interests are in Data Mining, especially in methods of discovering Association Rules. In collaboration with Frans Coenen, he has developed efficient new algorithms for finding frequent sets and is exploring applications in text mining and classification. 相似文献
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文中提出了一种基于遗传算法的生成隶属度函数的方法,该方法通过遗传算法对初始种群进行优化,获得一个适应度较高的隶属度函数编码,然后再根据机场噪声数据的实际标准对优化后得到的隶属度函数进行修正,进而得到梯形分布的隶属度函数编码.最后通过得到的隶属度函数对数据进行模糊化,并采用FP-trees算法生成模糊关联规则.该文针对数量型属性提出了这种方法,它的优点是能够使通过遗传算法得到的较优的隶属度函数更加适用于实际的数据集. 相似文献
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为了快速准确地找到在线社会网络的社区结构,提出了一种基于共同好友数和节点邻居信息的社区结构发现算法。该算法以共同好友数最多的两个节点为初始社区,不断寻找与社区连接性最强的节点,并以节点Q值为衡量标准,判断是否将该节点加入到初始社区中,最后根据节点邻居所在初始社区信息确定最终的社区划分。针对两个经典社会网络和人工生成网络数据的实验划分结果表明,该算法是可行和有效的。 相似文献
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网页信息提取方法中的启发式规则,是识别网页标签信息、利用网页节点分析结果、针对网页不同内容、完成信息提取的重要手段。本研究在对现有启发式规则进行研究分析的基础上,提出了几种优化的启发式规则,实现对网页标题、发布时间、来源以及正文内容等元素信息的精准提取。本研究进一步提出了运用编辑距离算法实现正文内容提取准确率的判定,并提出阙值优化方法,克服了正文提取中噪声节点多、内容识别不完全的缺陷,大大提高了提取的准确度。 相似文献
87.
基于可变大小模板的改进图像修复算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法是该领域最重要的贡献之一。在保持Criminisi基本算法框架不变的基础上,本文提出了一些改进思想。主要贡献是设计了基于可变大小模板的块匹配程序以使模板搜索更准确灵活。此外,对信度更新方式进行了修正,并结合局部搜索以提高算法的综合性能。实验结果证实了改进的有效性。 相似文献
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提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。 相似文献
89.
针对求解全局优化问题,有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法。即F-C函数方法。该方法与填充函数法和跨越函数法相比较,既有相同点又有不同点。F-C函数法最大的优点就是在极小化F-C函数阶段中只需要进行一次局部极小化算法就能得到比当前极小值更低的目标函数局部极小点。文中在无Lipschitz连续的条件下,给出了一类新的求解全局优化问题的F-C函数。文中讨论了该F-C函数的优良性质并对该函数设计了相应的算法。最后,通过数值试验表明该F-C函数方法具有有效性和可行性。 相似文献
90.
端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。 相似文献