检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]长沙学院计算机科学与技术系,湖南长沙410003
出 处:《湖南科技大学学报(自然科学版)》2010年第2期81-84,共4页Journal of Hunan University of Science And Technology:Natural Science Edition
基 金:湖南省教育厅基金资助项目(06C171);长沙学院人才引进科研基金项目(60800-90655)
摘 要:频繁模式挖掘是数据挖掘研究中的关键问题之一,在关联规则等领域应用广泛.概念格是数据分析和知识表示的一种有效工具,适用于从数据库中挖掘规则的问题描述.分析了概念格在频繁模式挖掘的应用,包括对普通事务项集、序列项集及格、树和图等复杂结构的挖掘;讨论了概念格构造优化的必要性及两类主要的优化方法属性约简和剪枝概念格;并对关联规则提取的方法的优劣进行了基本比较,最后探讨了概念格未来的研究方向.Frequent pattern mining is one of the key theme in data mining research area and is widespread in association rule analysis area.The concept lattice is an efficient tool for data analysis and knowledge presentation,which is used to solve the problem of association rules mining.Several topics concerned the application of concept lattice in the frequent pattern mining were discussed,which include the optimization of lattice construction,attributes reduction,association rules extraction and etc.And the future research directions are recommended.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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