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关联规则的开采是一个重要的数据开采问题.目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.在用户开采关联规则的交互过程中,为了找到真正令其感兴趣的规则,用户将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值:最小支持度和最小可信度.本文提出了两种增量式更新算法——IUA(incremental updating algorithm)和PIUA(parallel incremental updating algorithm),用来解决这一关联规则高效维护问题. 相似文献
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挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用. 相似文献
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数据挖掘技术在Web预取中的应用研究 总被引:68,自引:0,他引:68
WWW以其多媒体的传输及良好的交互性而倍受青睐,虽然近几年来网络速度得到了很大的提高,但是由于接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟,使得网络越来越拥护,用户的服务质量得不到很好的保证。为此文中提出了一种智能Web预取技术,它能够加快用户浏览Web页面时获取页面的速度。该技术通过简化的WWW数据模型表示用户浏览器缓冲器中的数据,在此基础上利用数据挖掘技术挖掘用户的兴趣关联规则,存放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据。在用户端,智能代理负责用户兴趣的挖掘及基于兴趣关联知识库的Web预取,从而对用户实现透明的浏览器加速。 相似文献
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Extensions to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values 总被引:64,自引:0,他引:64
Zhexue Huang 《Data mining and knowledge discovery》1998,2(3):283-304
The k-means algorithm is well known for its efficiency in clustering large data sets. However, working only on numeric values
prohibits it from being used to cluster real world data containing categorical values. In this paper we present two algorithms
which extend the k-means algorithm to categorical domains and domains with mixed numeric and categorical values. The k-modes
algorithm uses a simple matching dissimilarity measure to deal with categorical objects, replaces the means of clusters with
modes, and uses a frequency-based method to update modes in the clustering process to minimise the clustering cost function.
With these extensions the k-modes algorithm enables the clustering of categorical data in a fashion similar to k-means. The
k-prototypes algorithm, through the definition of a combined dissimilarity measure, further integrates the k-means and k-modes
algorithms to allow for clustering objects described by mixed numeric and categorical attributes. We use the well known soybean
disease and credit approval data sets to demonstrate the clustering performance of the two algorithms. Our experiments on
two real world data sets with half a million objects each show that the two algorithms are efficient when clustering large
data sets, which is critical to data mining applications. 相似文献
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