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稠密数据库有趣规则的快速挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
目前,关联规则的挖掘算法主要用于非稠密数据,很少有挖掘稠密数据的算法,而现实世界中有许多数据是稠密的。由于现行的算法不适合稠 密数据的挖掘,本文定义了兴趣度函数,给出了挖掘稠密数据有趣关联的有效算法。该算法与以往不同的是提前过滤掉不满足约束的属性组合,因而提高了速度,同时,使发现的规则更有趣,更易理解。 相似文献
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Web挖掘研究综述 总被引:25,自引:0,他引:25
1 引言今天Web已成为信息发布、交互及获取的主要工具,Web上的信息量正以惊人的速度增加着,人们迫切需要能自动地从Web上发现、抽取和过滤信息的工具。同时,近年来,由于电子商务的快速发展,许多公司借助Internet进行在线交易,企业管理者需要分析大量的在线交易数据,从而发现用户的兴趣爱好及购买趋势,为商业决策风险投资等提供依据。具体来讲,当我们与Web交互时,常面临如下问题: 1.查询相关信息。这是查询触发的过程,我们希望从Web上找到关于VC~++编程指南的书,关于申办奥运会的信息,甚至关于爱滋病的报道等等。可以用搜索引擎如Yahoo Sohu等进行关键字查找,然而,今天的搜索引擎都有两个严重问题:低查准率会返回很多不相关的结果;低查全率有很多相关的文档找不到。 相似文献
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本文通过对SOA产生的社会原因、发展过程的分析指出了其出现的必然性;从SOA的概念内函、标准、实现技术说明了SOA的基本组成;从SOA的设计模式、Web服务平台、服务的实现过程介绍了SOA的实现过程。同时分析了SOA的发展趋势、目前存在的问题以及应对办法。 相似文献
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一种Web用户行为聚类算法 总被引:13,自引:0,他引:13
提出了一种新的路径相似度系数计算方法,并使之与雅可比相似系数结合,用于计算用户访问行为的相似度,在此基础之上又提出了一种分析web用户行为的聚类算法(FCC)。通过挖掘Web日志,找出具有相似行为的web用户,由于FCC聚类算法过滤了小于指定阚值的相似度系数,大大缩小了数据规模,很好地解决了其他聚类算法(如层次聚类)在高堆空间聚类时的“堆数灾难”问题,最后的实验结果很好。 相似文献
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分析了构筑企业Web计算架构的几种主要技术的特点及缺陷,阐述了多级分布式Web计算模型是今后Web计算的发展方向。最后,介绍了一个基于Web的企业信息系统开发实例 相似文献
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数据仓库系统中一种高效的多维层次聚集算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题.为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA.该算法充分利用编码长度较小的多维层次编码及其前缀,对事实表中的数据进行快速地分组聚集计算,大大减少和简化了多表连接操作,提高了联机分析处理查询效率.理论分析和实验结果表明,该算法是有效的. 相似文献
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提出利用Cube中的维层次聚集树(dimension hierarchy aggregate tree,简称DHA-Tree)来对聚集Cube进行增量更新维护,在维层次聚集Cube中进行数据插入和删除等数据更新时,充分利用维层次聚集树中的维层次前缀,由下向上用更新前后的差值对受到更新结点影响的所有祖先结点进行增量更新.在插入新维数据时,在不需要重新构建聚集Cube就可以对聚集Cube进行增量更新,从而减少了Cube的更新时间.对基于维层次聚集树的聚集Cube与传统Cube进行了算法性能分析和比较,结果表明本文所提出的聚集Cube的增量更新算法性能最佳. 相似文献