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991.
The ability for grocery retailers to have a single view of customers across all their grocery purchases remains elusive and has become increasingly important in recent years (especially in the United Kingdom) where competition has intensified, shopping habits and demographics have changed and price sensitivity has increased following the 2008 recession. Numerous studies have been conducted on understanding independent items that are frequently bought together (association rule mining/frequent itemsets) with several measures proposed to aggregate item support and rule confidence with varying levels of accuracy as these measures are highly context dependent. Uninorms were used as an alternative measure to aggregate support and confidence in analysing market basket data using the UK grocery retail sector as a case study. Experiments were conducted on consumer panel data with the aim of comparing the uninorm against three other popular measures (Jaccard, Cosine and Conviction). It was found that the uninorm outperformed other models on its adherence to the fundamental monotonicity property of support in market basket analysis (MBA). Future work will include the extension of this analysis to provide a generalised model for market basket analysis. 相似文献
992.
基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大大提高挖掘的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在该算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。并且该算法计算简单,实现方便,可以支持时间序列的动态增长。 相似文献
993.
针对多数隐私保护的频繁模式挖掘算法需要多次数据库扫描以及计数时需要进行多次比较的不足,提出了一种增量的基于位图的部分隐藏随机化回答(IBRRPH)算法。首先,引入bitmap表示数据库中的事务,采用位与操作有效提高支持度的计算速度;其次,通过分析增量访问关系,引入增量更新模型,使得在数据增量更新时频繁模式挖掘最大限度地利用了之前挖掘结果。针对增量分别为1000至40000,与顾铖等提出的算法(顾铖,朱保平,张金康.一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法.南京航空航天大学学报,2015,47(1):119-124)进行了对比测试实验。实验结果表明,与顾铖等提出的算法相比,IBRRPH算法的效率提高幅度超过21%。 相似文献
994.
995.
发现频繁项集是关联规则挖掘应用的关键,针对采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法导致候选项目集产生的代价很高问题,该文提出一种基于散列的快速AprioriTid改进算法,在AprioriTid算法的基础上采用基于候选项Lk地址的哈希映射方法,提高了算法的执行效率。 相似文献
996.
挖掘频繁项集是挖掘数据流的基本任务.许多近似算法能够对数据流进行频繁项集的挖掘,但不能有效控制内存资源消耗和挖掘运行时间.为了提高数据流挖掘的效率,通过挖掘数据流中的频繁闭项集来减少挖掘结果项集的数量,并借鉴Relim算法和Manku算法,引入事务链表组作为概要数据结构,提出了一种新的数据流频繁闭项集的挖掘算法.最后通过实验,证明了该算法的有效性. 相似文献
997.
998.
999.
1000.