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为了提高工作流环境下频繁模式挖掘的准确性,提出了一种新的频繁闭合模式挖掘算法。首先扩展了依赖
矩阵的定义,即利用工作流日志建立包含直接依赖关系和交叠关系的依赖支持度矩阵。然后扩展了CHARM算法,
以在支持度矩阵的基础上自动挖掘频繁闭合活动集。最后对频繁闭合项集进行处理,以形成最终的工作流频繁闭合
模式。该算法对于并行和选择关系的处理能力优于同类算法。 相似文献
75.
周则顺 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》2006,28(5):12-16
针对在时间序列数据流中挖掘频繁串行情节的问题,提出了一种具有可持续挖掘的方法—TFSE(Tim e-tab le-joined Frequent Serial Ep isodes)。该方法引入了情节时间表和再次挖掘的概念,一个情节模式对应一个情节时间表,通过在情节时间表之间做数据库联接操作,生成相应新的情节时间表。情节时间表记录个数即是该情节的支持数。 相似文献
76.
谢宗毅 《杭州电子科技大学学报》2006,26(3):78-82
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究方向,该文在分析关联规则挖掘Apriori算法原理和性能的基础上,指出了该算法存在着两点不足:扫描事务数据库的次数和连接成高维候选项目集时的比较次数太多。并提出了一种效率更高的S-Apriofi算法,该算法通过采用新的数据结构和原理,克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大提高了运算效率。 相似文献
77.
一种Apriori的改进算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的. 相似文献
78.
介绍了一种键控式的采用单片机对高频函数发生电路进行程序控制的高频信号发生器的设计方案。此方案能产生方波、正弦波和三角波等信号;采用数字频率合成器,使输出信号频稳度和晶体振荡器的相当;并用键盘设置波形和频率,由LED显示。输出信号的频率分成1 MHz~16 MHz和8 kHz~999 kHz两挡。 相似文献
79.
基于数据流方法的大规模网络异常发现 总被引:6,自引:0,他引:6
随着网络规模和速度的增加,大规模网络异常发现要求检测算法能够在无保留状态或者少保留状态下对G比特级的海量网络业务量数据进行实时在线分析。针对在高速骨干网上进行大规模网络异常发现的特点和要求,提出了一种基于数据流的大规模网络异常发现的方法,第一次将数据流模型用于大规模网络的异常发现。主要包括以下创新点:设计了一种面向异常发现的网络流量概要数据结构和突发高频事件检测算法;提出了一种基于安全监测策略定制的预查询方法来进行多数据流的关联监测并且对数据流查询进行了优化;在真实数据分析的基础上,对网络业务量进行了数据约减,使得监测部分特殊类型的数据流能最大程度地获得整体网络业务量的变化特征以提高异常发现的效率。通过真实网络环境下的实验和性能评价验证了数据流方法的有效性。 相似文献
80.
最大频繁序列发现是数据挖掘中的一个重要分支.本文提出一种发现最大频繁序列集的算法MAXSeq,该算法通过对潜在的最大频繁序列进行选择性的扩展,直接判断其是否为最大序列,无须对候选最大序列进行维护,从而显著减小了存储开销.同时,优化策略的恰当运用对降低CPU时间起着至关重要的作用. 相似文献