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介绍了关联规则的基本概念,总结了关联规则的分类及各种挖掘算法,并对一些典型算法进行了介绍,最后,展望了关联规则挖掘的下一步研究方向。 相似文献
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介绍了关联规则的基本概念,总结了关联规则的分类及各种挖掘算法,并对一些典型算法进行了介绍,最后展望了关联规则挖掘的下一步研究方向。 相似文献
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本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法.以及Apfiofi算法的改进研究。 相似文献
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孙小杰 《计算机光盘软件与应用》2014,(4):123-124
关联规则挖掘算法,在频繁项集或者频繁项查找过程中,内存的大小及利用率直接决定算法的性能。现在的很多算法都是针对内存研究的如dif-bits,HC-DM,AHC-DM。但是很多大型的数据集还是需要和外存多次交换数据。因此我们通过验证,掌握各个算法对不同数据集的优势及不足。 相似文献
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一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集.针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法NFIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率.通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集.试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率. 相似文献
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池云 《电脑编程技巧与维护》2017,(21)
随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用.数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象.对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术的特点及应用进行了研究,结合关联规则算法的具体应用特点,对基于关联规则算法的数据挖掘技术进行了分析与研究. 相似文献
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在分析现有的频繁模式树挖掘的经典算法FREQT和FreqtTree基础上,提出一种新的基于递推式右路径扩展的XML频繁模式树挖掘算法。该算法采用最右路径扩展的思想,利用递推式的候选节点集更新技术来压缩候选节点集,产生数量较少的候选模式,并且在计算候选模式树的支持数时,采用增量式技术,提高算法效率。从理论上证明该算法的正确性,并对通过具体实验验证算法的高效性。 相似文献
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应用容错式挖掘,更多有用的信息可以从真实世界被噪音干扰的数据中获取.然而在过去相关的研究中,容错式频繁模式挖掘问题不是没有成熟的定义,就是将问题局限于仅找出允许固定错误数据项数的频繁模式.本文提出了比例性容错频繁模式挖掘的问题,并给出了两个实现算法:第一个算法称为FT-BottomUp,采用FT-Apriori定理找出允许所有可能错误数据项数的容错频繁模式;第二个算法FT-LevelWise,将所有的容错频繁模式按照它们所允许的错误数据项目数量分成多个群组,并分别挖掘出各个群组内的频繁模式. 相似文献
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快速开采最大频繁项目集 总被引:5,自引:1,他引:5
对Pincer-Search进行了改进,提出了一种新的发现最大频繁项目集的WDMFS算法。由于WDMFS算法采用了位阵存储技术和自底向上、自顶向下双向搜索策略,从而进一步提高了算法的效率,显著降低了系统的I/O成本和CPU时间。 相似文献
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基于关联规则的数据挖掘技术综述 总被引:4,自引:0,他引:4
阐述在数据挖掘领域中的四种常用的数据挖掘技术方法,以数据挖掘技术中的关联规则挖掘为基础,阐述关联规则挖掘的经典算法Apriori算法的基本思想。通过关联规则挖掘算法实验给出该算法的具体使用方法,总结该算法存在的不足。 相似文献
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基于用户浏览时间的模式聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文研究了基于用户访问时间的模式挖掘算法。对于具有公共访问子模式的用户,利用它们浏览页面的时间,设计和实现了一个简单而有效的聚类分析方法。 相似文献
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杨萍 《计算机工程与应用》2003,39(34):197-200
最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。 相似文献
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