频繁集

作品数：128被引量：359H指数：9
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：胡慧蓉李清峰施鹏飞赵奕袁鼎荣更多>>
相关机构：上海交通大学中国科学院电子科技大学成都中医药大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于FP-Growth算法和GRNN的电力知识文本挖掘被引量：9
《计算机科学》2021年第8期86-90,共5页白勇 张占龙 熊隽迪 
国家自然科学基金(52007011);重庆市教委科学技术重点研究项目(KJZD-K202002601)。
为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测。首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力...
关键词：电力文本挖掘 FP-GROWTH算法 广义回归神经网络 平滑因子 频繁集 
Spark平台中的并行化FP_growth关联规则挖掘方法被引量：5
《计算机科学》2020年第12期139-143,共5页朱岸青 李帅 唐晓东 
广州市专利技术产业化项目(201601010207);国家自然科学基金面上项目(61672077);国家重点研发计划(2017YFF0106407);2017国家自然科学基金青年基金项目(61702026)。
为了提高关联规则挖掘效率,文中提出了一种适用于Spark平台的并行化FP_growth关联规则挖掘方法。首先,利用Spark平台在分布式系统中的所有节点的内存RDD中完成遍历扫描运算,得到频繁集,以便生成FP_Table并更新FP_Tree。然后,引入时间序...
关键词：Spark平台 FP_GROWTH算法 关联规则挖掘 频繁集 负载均衡 
SparkSql上自适应数据集的高效频繁集挖掘算法被引量：6
《计算机工程与应用》2020年第21期72-78,共7页王永贵 郭昕彤 
国家自然科学基金(No.61404069);国家自然科学基金青年基金(No.41701479)。
针对基于Spark框架的关联规则算法存在I/O开销大、数据结构和挖掘频繁集方式单一、计算支持度的方式效率低等问题,提出基于SparkSql进行分布式编程的算法。将数据集加载到DataFrame,利用改进后的布隆过滤器高效存储频繁集挖掘过程中产...
关键词：频繁集 大数据 候选集 自适应数据 布隆过滤器 SparkSql 
基于SSDKmeans算法的微博热点话题发现研究被引量：1
《软件导刊》2019年第9期173-175,182,共4页李海明 
为及时从海量微博信息中迅捷有效提取出微博热点话题、事件,提出基于频繁集的聚类SSDKmeans算法,在有限空间下统计分词的近似频数,并在此基础上构建文本向量空间模型,在聚类生成的每个话题簇中提炼话题关键词。通过对2万条微博数据进行...
关键词：话题发现 文本聚类 微博短文本 频繁集 
大数据下的一种挖掘算法的研究被引量：3
《科技通报》2019年第8期172-176,共5页谢胡林 
在大数据背景下进行数据挖掘越来越受到重视,针对Apriori挖掘算法中存在消耗时间长,算法效率低的特点,采用添加数据库、改进频繁1-项集,改进频繁2-项集和引入动态存储空间等措施,提高Apriori算法的性能,仿真实验中,本文算法在时间消耗、...
关键词：APRIORI算法 数据挖掘 频繁集 
改进的Apriori算法的研究与应用被引量：13
《计算机与数字工程》2019年第6期1293-1297,共5页李龙 刘澎 张可佳 黄珊 李倩 
黑龙江省教育规划重大课题“素质教育数据中心建设的研究”(编号:GJ20170006)资助
关联规则是数据挖掘领域研究的重要方面之一。其中,Apriori算法是关联规则的重要组成部分,针对Apriori算法在计算二项频繁集时易产生大量无效候选集的问题,以及对候选集进行冗余扫描的问题,在传统Apriori算法的基础上提出了一种改进的Ap...
关键词：关联规则 数据挖掘 APRIORI算法 二项频繁集 
基于分区的有向超团模式社交网络影响最大化算法
《计算机应用》2018年第A02期77-83,110,共8页郝怡然 盛益强 王劲林 
国家科技重大专项(2017ZX03001019);中国科学院先导专项(XDA06040602)
针对社交网络影响最大化算法存在的在大规模社交网络中没有充分考虑网络中有向拓扑结构、对I/O的访问次数过高、选择的初始激活节点聚集程度较高等问题,提出一种基于分区的有向超团模式的社交网络影响最大化算法。该算法首先发现社交网...
关键词：有向超团 APRIORI改进算法 分区 有序频繁集 影响最大化算法 独立级联模型 社交网络 
基于关联推荐的Web服务组合优化被引量：2
《电脑知识与技术》2018年第11Z期11-13,共3页郑婷婷 黄英持 曹伟 
广东高校省级重点平台和重大科研项目(2015KQNCX242);广东省教育科学"十二五"规划教育信息技术研究项目(15JXN044);广东开放大学科研项目(1715)
为实现基于历史知识与规则的Web服务组合优化,对于待解决的特定任务和问题,提出了一种Web服务组合优化方法。这种方法把Aprior算法应用于Web服务组合,通过挖掘历史日志中Web服务的关联规则,计算各种历史Web服务组合方案的支持度,生成针...
关键词：WEB服务组合 数据挖掘 APRIOR算法 关联规则 频繁集 
关联规则在炒股板块中的应用
《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》2018年第8期00241-00241,共1页李超帅 
如今股票已成为一个重要的投资途径,可炒股人士面对众多股票经常会无从下手。面对这一问题,可以将关联规则中的Apriori算法应用到股票板块中以板块之间的联动性选出优质的龙头板块,可为股民对选股提供有效建议。
关键词：关联规则 APRIORI 涨幅 频繁集 
使用Apriori算法揭示脑卒中的频繁集
《中国医学装备》2018年第3期32-35,共4页孙文桥 石磊 何健 
目的:通过大规模脑卒中初筛数据分析,研究脑卒中发病的危险因素规则模式。方法:采集国家脑卒中筛查与防控数据中心的脑卒中危险因素初筛数据,运用关联规则挖掘方法,研究大范围人群中脑卒中发病相关的危险因素,选择最小支持度为0.1%,最...
关键词：脑卒中 危险因素规则模式 关联规则挖掘 APRIORI算法 
全选清除导出
共13页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部