搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 关联规则”相关记录169条 . 查询时间(0.091 秒)
为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作，可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而，能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一问题，对挖掘阈值改变和空间数据集更新后通过筛选或增量挖掘等方法实现规则维护的策略进行了分析，并提出适用于支持度阈值减小和空间图层增加这两类情况的增量挖掘算法——ISA。ISA算法不依赖于空间事务表的构建与更新，可以直接使用空间图层作为输入...
大数据时代，开展面向海量、分布数据的知识发现研究成为学界和业界关注的热点，而负载均衡问题是开发分布式挖掘算法必须考虑的重要因素之一。为此，提出了一种基于垂直频繁模式树带有负载均衡的分布关联规则挖掘算法，算法采用垂直频繁模式树存储项及其关联而无需对局部挖掘结果进行合并，减少了通信量，简化了处理流程。同时所提出的算法采用混合体系结构即中心站点按照局部站点的处理能力分配任务，实现了负载均衡，提升了算法的...
基于Apriori的相容数据集间关联规则演绎方法
相容数据集 关联规则 规则演绎 Apriori算法
2013/6/12
Apriori关联规则数据挖掘算法只针对一类相关数据集进行数据挖掘，而现实世界中各种不同的数据集非常庞大，如何在不相关数据集间进行数据挖掘，拓展规则的数量具有挑战性。目前Apriori关联规则算法研究基本上集中在算法性能优化和针对不同数据形式的基础上，没有突破不相关数据集的界限。针对这个问题，首先给出了相关数据集、不相关数据集、相容数据集的概念，进一步给出了一种基于Apriori的不相关数据集中相...
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第六章 挖掘大型数据库中的关联规则。
针对传统关联规则可视化方法无法展现数据间的频繁模式和关联关系,表示形式比较单一,缺乏多模式展现形式等问题，提出了一种新的多值属性关联规则可视化表示算法。该算法运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类，将频繁项集和关联规则中的多值数据项分别以概念格结构进行表示，实现了频繁项集可视化展示和一对一、一对多、多对一、多对多及概念分层的多模式关联规则可视化展示。最后，以某省全员人口数据为基础对算法进...
基于兴趣度的高职课程关联规则挖掘
数据挖掘 关联规则 兴趣度 课程设置
2012/4/17
研究关联规则数据挖掘，讨论兴趣度的概念，设计基于此概念的算法.以高职成绩数据库为处理对象，分析课程间的关联规则，并以兴趣度为约束条件，剔除具有欺骗性的无效关联，挖掘一些合理可靠的课程间有趣的关联规则，从而为高职课程设置和教学大纲的修订提供参考，同时也验证了算法的有效性.
在分析基于位向量和无向图Apriori的基础上，提出一种改进的关联规则算法VGApriori。该算法将事务数据库的多次扫描和支持度计算转化为位向量的计算，将频繁项集的挖掘转换为无向图的完全子图挖掘，进一步缩减候选项集，提高频繁项集的发现效率。该算法在高校教学管理系统应用中取得较好的效果。
基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用
页面权值 正态分布 Web日志数据挖掘 关联规则
2011/6/15
提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进，给出了自定义的页面权值的定义，并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法，将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘，将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度，最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中，形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。
针对现有拓扑关联规则挖掘算法不能够有效地提取长频繁约束拓扑关联规则,提出一种基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘算法,该算法适合挖掘带约束空间布局关系的长频繁拓扑关联规则;该算法用区间映射法的下行搜索策略产生候选频繁拓扑项目集,利用逻辑"与"运算计算拓扑关系事务的支持数.实验证明在挖掘长频繁约束拓扑项目集时,该算法比现有算法更快速更有效.
当前许多工程领域产生大量高速实时的流式数据，基于流式数据的关联规则挖掘应用广泛，与传统的静态数据相比，流式数据上关联分析面临极大的资源挑战。提出了流式数据上关联规则的形式化定义和基本挖掘算法，系统地回顾了近年来流式数据上关联规则挖掘的研究进展，详细分析了目前挖掘算法研究中存在的主要问题和解决途径，阐述了未来的研究方向。
多维关联规则扩展本体规则过程中的一致性维护
引言知识发现 多维关联规则 本体 规则一致性维护
2010/7/1
提出了将本体规则和关联规则的一致性维护映射到样本空间中解决的策略。通过对基于样本空间的一致性规则模型的建立和证明得出基于规则的一致性判则，并在此基础上设计了基于本体的多维关联规则一致性维护算法MARCMAO，最终得到了基于本体的具有一致性的关联规则集。基于茶叶病虫害预测本体的实验结果表明，该策略具有较高的可行性和有效性。
将散列表与布尔矩阵相结合，提出了一种基于散列布尔矩阵的Eclat改进算法，通过提高求交集的速度来加快整个算法生成频集的过程。实验结果表明，改进的Eclat算法在计算性能和时间效率上均优于传统算法。
改进的隐私保护关联规则挖掘算法
关联规则 隐私保护 分治策略
2010/3/11
数据挖掘技术可以从收集到的大量数据集中挖掘出潜在的知识，这就可能把涉及到个人隐私的信息挖掘出来，从而产生了隐私保护下的数据挖掘。首先分析了国外学者Rizvi提出的隐私保护关联规则挖掘算法MASK，然后使用分治策略对MASK进行了改进。时间复杂度分析和实验结果均表明，对MASK算法的改进是有效的。
正相关关联规则及其在中医药中的应用
数据挖掘 关联规则 遗传算法 相关分析
2010/2/23
关联规则是数据挖掘的重要模式之一，有着极其重要的应用价值，但是传统的基于支持度－置信度框架的关联规则挖掘算法在实际应用中存在诸多不足。引入相关性分析，设计了一种基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法。最后，将该算法应用于名老中医临证经验分析挖掘的实际问题，实验证明，它能有效地弥补传统关联规则挖掘算法的不足。