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1.
罗国政 《大理学院学报:综合版》2008,7(4):37-38
目的:寻找宫内节育器频繁脱落者,采用吉妮宫内节育器宫内独特的固定方式,以解决宫内节育器反复落脱问题。方法:受术妇女在月经干净3~7d内放置,用专用放置器将丝线小结植入子宫底肌层10mm,使吉妮悬吊于宫腔内,剪除多余尾丝,放置后于1、3、6、12月跟踪随访。结果:放置186例,1例放置后首次月经期脱落,1例为放置6个月带器妊娠,1例因疼痛、出血,放置后3个月取出。其余跟踪随访1年无异常,1年续用率为98.39%。结论:吉妮宫内节育器是安全、高效、副作用少的新型宫内节育器,特别适用于宫内节育器频繁脱落者使用,值得临床推广。 相似文献
2.
SUN Wei LIU Da-xin WANG Tong 《武汉大学学报:自然科学英文版》2006,11(1):117-121
By rapid progress of network and storage technologies, a huge amount of electronic data such as Web pages and XML has been available on Internet. In this paper, we study a data-mining problem of discovering frequent ordered sub-trees in a large collection of XML data, where both of the patterns and the data are modeled by labeled ordered trees. We present an efficient algorithm of Ordered Subtree Miner (OSTMiner) based on two- layer neural networks with Hebb rule, that computes all ordered sub-trees appearing in a collection of XML trees with frequent above a user-specified threshold using a special structure EM-tree. In this algo- rithm, EM-tree is used as an extended merging tree to supply scheme information for efficient pruning and mining frequent sub-trees. Experiments results showed that OSTMiner has good response time and scales well. 相似文献
3.
曲春锦 《五邑大学学报(自然科学版)》2005,19(2):59-63
关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现. 相似文献
4.
闫禹 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》2005,23(4):368-371
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. 相似文献
5.
一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率. 相似文献
6.
挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进 总被引:11,自引:2,他引:11
宋中山 《中南民族大学学报(自然科学版)》2003,22(1):54-57
指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法,分析和探讨了Apriori算法,并给出了该算法的实现思想,通过实例说明了算法的执行过程,提出了对Apriori算法进行改进的一些方法:散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。 相似文献
7.
频繁模式不能反映模式内部各项目之间的关联和相关关系,频繁关联模式挖掘与孥繁相关苎式兰苎已越来越受到人们的重视.按照相关模式定义,如果一个模式是相关模式,其超模式一定是相关模式,最小频繁相关模式挖掘将大大减少挖掘出来的数量,有利于用户分析.给出最小频繁相关模式挖掘算法,并在标准数据挖掘数据集蘑菇数据上测试,实验证明算法是正确有效的. 相似文献
8.
安睿 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2006,(Z2)
为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。 相似文献
9.
挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题.为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出.其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少.通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm).通过分析比较,显示此算法是有效的. 相似文献
10.
杨君锐 《长安大学学报(自然科学版)》2004,24(6):102-110
针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。 相似文献