基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

一种序列模式的概念及挖掘算法

介绍了一种时间序列模式的形式和概念,讨论了其相关的挖掘算法.将时间序列模式既用于具有时间关系的购买行为的分析,以揭示购买行为后面一种序列关系信息,又用于其他有时间关联的事件分析.挖掘算法由以下几部分构成建立频繁物品集,进行数据处理和转换,并生成候选子序列,通过验证后,得到长度为2,3,…的序列集合,从中选出独立最大序列即为所求.通过实例指出了该算法和传统的Aprioriall算法的不同之处.结果表明,这种序列模式在网络通信、气象分析等领域具有广阔的应用前景.     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。     

220kV QX变Ⅰ鹅启甲刀频繁分合事件分析

本文对一起220kV间隔甲刀闸异常频繁分合事件进行分析,首先简单介绍变电站的设备概况及事件前的变电站运行方式,之后对现场进行检查,并详细分析收集的事件发生过程的信息,最后提出整改措施及方案,对类似故障具有一定指导意义。     

隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化P_N/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.     

传递性算子的积

W.Desch和W.Schappacher通过引进回复弱混合算子的定义讨论了超循环半群积的问题.本文给出在离散情形下回复弱混合算子的定义,并给出两个算子的积是弱混合的一个充分条件.此外,本文还证明了由Bayart和Grivaux最近所引进的频繁超循环算子实际上是比回复弱混合算子强的一类算子.     

基于十字链表的关联规则改进算法

目的解决在关联规则挖掘中存在大量无用的候选项集和频繁项集以及效率不高的问题。方法提出了一种基于十字链表的关联规则改进算法。结果利用用户给定的条件和剪枝算法减少了候选项集的数量,再遍历十字链表确定频繁项集,结果表明算法提高了挖掘效率。结论基于十字链表的关联规则改进算法避免了重复扫描数据库,提高了挖掘效率。     

一种基于十字链表的频繁项集挖掘算法

在Apriori算法的基础上，提出一种基于十字链表的关联规则挖掘算法。该算法能够快速得到每个候选项的支持度，从而有效的发现频繁项集。通过与经典算法分析对比表明，该算法具有明显的优势。     

在网络学习平台上构建快速频繁模式统计分析模型

随着数据挖掘技术在网络学习平台上的应用，越来越多的网络学习者希望得到快速、准确的个性化推荐信息。本文以网络学习平台中学习行为频繁项集为倒。详细阐述了构建快速额繁模式统计分析模型的算法和评价。     

板坯结晶器铜板下线频繁原因分析及对策

针对近半年日钢第二炼钢厂5#、6#连铸机在生产SPHC、Q215B等液相线温度偏高的钢种时,结晶器铜板出现未达通钢量而频繁下线的现象,为避免增加修复成本,减轻装配工作量和实现结晶器的正常周转,我们对其影响因素进行分析,制定了相应的措施,取得了良好的效果。