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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 937 毫秒

1.  基于All-confidence的正负关联分类  
   黄再祥  何田中《漳州师院学报》,2012年第3期
   针对分类中如何有效利用负关联模式提高分类准确率,提出了一种基于正负关联模式的分类算法.利用类Apriori算法挖掘包含正项或/和负项且项与项之间互相关联的正负关联模式来产生分类规则.为提高挖掘效率,先找出能覆盖训练集的信息熵最小k个正,负项.然后,把这k个正/负项分别与其他项进行连接得到相应的正负关联模式.实验表明,该算法有效减少了挖掘的规则数,极大减少了挖掘时间,并提高了分类准确率.    

2.  负关联规则的研究  被引次数:15
   董祥军  王淑静  宋瀚涛  陆玉昌《北京理工大学学报》,2004年第24卷第11期
   传统的关联规则是A(=)┐B的形式,将这种形式加以扩展,讨论了A(=)┐B, ┐A(=)B,┐A(=)┐B三种形式,给出了一种负关联规则中支持度与置信度简单有效的计算方法.讨论了同时研究正、负关联规则后出现的矛盾规则问题,提出了用相关性解决这些问题的方法和一种挖掘频繁项集中正、负关联规则的算法,进行了算法的验证实验.实验结果表明,该算法能检测并删除相互矛盾的规则.    

3.  一种改进的负关联规则挖掘算法  被引次数:6
   卢景丽  徐章艳  刘美玲  区玉明《广西师范大学学报(自然科学版)》,2004年第22卷第2期
   负关联规则A→—B(或者-A→B,-A→B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用.然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中.因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的.    

4.  含负项的关联规则挖掘研究综述  
   冯山  游晋峰《四川师范大学学报(自然科学版)》,2011年第34卷第5期
   关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.    

5.  一种基于串与运算的关联规则挖掘算法  
   胡蓉《湘潭师范学院学报(自然科学版)》,2005年第27卷第1期
   提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法,该算法虽然能有效地挖掘出关联规则,但是产生的冗余规则多,效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题,提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法,并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。    

6.  负关联规则挖掘算法研究  被引次数:4
   朱玉全  杨鹤标《应用科学学报》,2006年第24卷第4期
   典型的正关联规则仅考虑事务中所列举的项目.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目,还必须考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息.然而,对于负关联规则挖掘的研究却很少,仅有的几种算法也存在一定的局限性.为此,文中提出了一种快速有效的负关联规则挖掘算法MNAR,并给出了一种基于二进制形式的支持数计算方法.理论和实验结果表明算法MNAR是有效和可行的.    

7.  正、负关联规则挖掘算法的实现  
   景永霞  王治和  杜跃《甘肃联合大学学报(自然科学版)》,2007年第21卷第2期
   关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.    

8.  基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法  被引次数:2
   张倩  王治和  张国治《陕西理工学院学报(自然科学版)》,2005年第21卷第4期
   负关联规则描述的是项目之间的互斥关系,它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而,大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论,提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法,实验表明该算法是有效的。    

9.  多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用  
   杨峰  吴明慧《信阳师范学院学报(自然科学版)》,2004年第17卷第3期
   讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法.该方法利用关系数据库的特点.有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则.挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。    

10.  频繁项集挖掘技术述评  
   袁鼎荣 李波《广西民族大学学报》,2005年第11卷第1期
   阐述了关联规则挖掘对象事务数据库的特性,对关联规则挖掘的关键问题频繁项集的几种挖掘方法:Aptiori算法、最大频繁项集的挖掘算法、基于频繁链表的频繁项集挖掘算法作了分析研究,并指出了频繁项集挖掘算法优化的必要途径。    

11.  频繁项集挖掘技术述评  
   袁鼎荣  李波《广西民族大学学报》,2005年第11卷第1期
   阐述了关联规则挖掘对象事务数据库的特性, 对关联规则挖掘的关键问题频繁项集的几种挖掘方法:Apriori算法、最大频繁项集的挖掘算法、基于频繁链表的频繁项集挖掘算法作了分析研究,并指出了频繁项集挖掘算法优化的必要途径    

12.  数据挖掘中关联规则的算法及应用  
   仇闽霞《苏州科技学院学报(自然科学版)》,2009年第26卷第4期
   从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。    

13.  多维频繁项集计算方法及应用  
   闫禹《沈阳师范大学学报(自然科学版)》,2005年第23卷第4期
   对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索,实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法,文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤,并在高校学生信息系统中给予具体运用.    

14.  基于Apriori算法的航空设备故障关联分析  
   陈秀秀  刘凯  马双涛  刘丽  陈思琦《山东师范大学学报(自然科学版)》,2019年第1期
   提出一种基于Apriori算法的航空设备故障关联分析方法.将Apriori算法应用于航空设备故障关联规则挖掘中,对源于机载检测系统的故障数据进行提取,建立关联规则挖掘模式,从而挖掘出故障设备之间的强关联规则以便进行故障分析.实验结果表明,Apriori算法可以有效挖掘出航空故障设备之间的关联关系.    

15.  关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用  
   林长方  吴扬扬《江南学院学报》,2014年第1期
   针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。    

16.  一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法  
   卢雪燕  王勇  周永权《广西民族大学学报》,2007年第13卷第4期
   典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.    

17.  空间跨层关联规则挖掘算法的研究  被引次数:1
   罗爱萍《西南师范大学学报(自然科学版)》,2009年第34卷第4期
   在空间关联横向挖掘中,针对现有基于空间事务的挖掘算法不能快速地挖掘空间跨层关系,提出一种空间跨层关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中提取空间跨层关联规则;该算法将空间事务的跨层关系转换为整数,采用自顶向下搜索策略,按非频繁项对应的属性位数递减的方式产生候选频繁项,有效地提高挖掘效率;在提取空间跨层关联规则时,实验证明它是快速的.    

18.  基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法  
   李刚  王洪国  董祥军  杨越越  郭跃斌《郑州大学学报(理学版)》,2007年第39卷第4期
   现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.    

19.  一种基于散列和事务压缩的Apriori改进算法  
   李忠慧《科技信息》,2009年第24期
   在数据挖掘中,关联规则是发现知识的一种有效方法。该文在分析关联规则挖掘Apriori算法原理和性能的基础上,并提出了一种效率更高的改进算法。该算法是基于散列和事务压缩这两种技术。散列技术可以显著地压缩要考察的候选项集,事务压缩可以减少数据库中的事务项,从而提高Apriori算法效率。    

20.  异质数据集关联规则挖掘  
   李作春  周秀梅  覃泽《科技咨询导报》,2009年第28期
   针对存在的关联规则挖掘算法不能有效地在异质数据集中进行,本文首先使用领域本体方法处理数据集中的异质现象,然后提出了一种有效的XML异质数据集关联规则挖掘算法,实验结果表明该算法在挖掘速度和挖掘时在对内存的占用方面都优于现有的算法。    

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