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101.
一种序列模式的概念及挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
102.
在交易数据库的挖掘研究中,模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度,以便帮助用户决策。为解决这类问题,设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型超期望模式。实验结果表明这种模式在模式评价和模式预测方面很有效,它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。 相似文献
103.
关联规则的发现对于挖掘数据中的隐含信息非常重要,针对关联规则挖掘算法进行研究,分析了利用FP_Growth算法构建FP-tree和递归挖掘频繁项集的过程,并应用该算法对大学生兴趣爱好问卷调查结果进行分析,通过找出强关联规则,准确了解学生的共同爱好,有助于更好地开展校园文化活动. 相似文献
104.
105.
106.
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PN/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. 相似文献
107.
姚玉武 《苏州大学学报(医学版)》2007,23(1):6-9
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. 相似文献
108.
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。 相似文献
109.
110.
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。 相似文献