频繁模式树

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基于频繁模式树和深度学习的频繁项集挖掘算法
《黑龙江工业学院学报(综合版)》2025年第1期94-98,共5页李洋 李华 
教育部基金项目“基于高校开源数据的教学场景大数据分析模型构建研究”(项目编号:2023IT267)。
随着数据量的急剧增长,从海量数据中挖掘有价值的信息变得尤为重要。频繁项集挖掘作为数据挖掘的一个关键领域,旨在识别数据集中频繁出现的项集,这些项集能够揭示数据间的内在联系,并为后续的高级分析提供基础。然而,传统的频繁项集挖...
关键词：频繁模式树 深度学习 频繁项集 数据挖掘 挖掘算法 
FP-Growth算法在网络教学平台个性化课程推荐中的应用
《电子元器件与信息技术》2024年第3期208-211,共4页周莹 夏洪星 
江苏高校哲学社会科学研究项目《基于大数据分析的在线课程个性化研究与应用》(项目编号:2020SJA1692)。
本文研究了FP-Growth算法在网络教学平台个性化课程推荐中的应用。针对传统推荐算法在面对大规模学习者和海量课程数据时存在的问题,如算法效率低下和推荐准确度不高等,本文提出了基于FP-Growth算法的个性化课程推荐方法,克服了传统推...
关键词：FP-GROWTH算法 个性化课程推荐 频繁模式树 关联规则 
基于频繁模式树的大数据关联规则自动挖掘算法被引量：1
《上海电机学院学报》2023年第6期356-360,共5页王景兰 王振 
安徽省高等学校省级质量工程研究项目(2022jnds039,2022jyxm1042);安徽省高校人文科学研究项目(SK2020A0778,2022AH052579);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A1430,KJ2021ZD0162);亳州职业技术学院质量工程研究项目(2021jyxm0981)。
由于传统大数据挖掘算法效率较低,导致挖掘出的规则存在大量冗余,提出基于频繁模式树的大数据关联规则自动挖掘算法。通过扫描数据库生成频繁模式树,作为算法的实现依据,并在频繁模式树上挖掘大数据频繁模式设计关联规则自动挖掘算法。...
关键词：数据挖掘 频繁模式树 关联规则 自动挖掘算法 
基于关联规则挖掘的车辆故障码分析被引量：1
《汽车工程》2023年第4期699-707,共9页胡杰 耿號 李源洁 耿黄政 童敏敏 
本文中基于车载诊断原理,将车载自诊断过程产生和保存的故障码(diagnostic trouble codes,DTC)分析与关联规则挖掘相结合,提出适用于挖掘故障码数据关联的改进FP-Tree算法,并根据得到的关联规则建立整车故障码关联图,将其应用于历史数...
关键词：故障码 关联规则 频繁模式树 主要故障码分析 
一种面向高校学生体测数据的模式挖掘方法被引量：1
《信息与电脑》2023年第4期184-189,共6页林志杰 彭珍连 曹步清 陈铁平 
国家重点研发计划(项目编号:2018YFB1402800);国家自然科学基金(项目编号:61872139,61873316,62177014);湖南省自然科学基金(项目编号:2021JJ30274);湖南省教育厅项目(项目编号:20A175)。
目前,每年测试高校大学生的体质健康,会产生大量的数据,为了提高关联规则对体测数据的挖掘效率,提出了一种面向高校学生体质测试数据的模式挖掘方法。利用经典的关联规则挖掘方法如Apriori算法和频繁模式树(Frequent Pattern Tree,FP-Gr...
关键词：模式挖掘 关联规则 APRIORI算法 频繁模式树(FP-Growth)算法 学生体质健康测试 
频繁模式树增长算法在急诊设备压力性损伤评估与管理应对中的价值研究被引量：7
《中国医学装备》2022年第7期137-141,共5页刘红 许艳 梁妮妮 刘瑞凤 
目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252...
关键词：急诊设备 压力性损伤 频繁模式树增长(FP-Growth)算法 风险评估 医疗器械相关压力性损伤(MDRPI) 
基于频繁模式树的多来源数据选择性集成算法被引量：3
《吉林大学学报（工学版）》2022年第4期885-890,共6页方世敏 
国家社科基金军事学项目(16GJ003-179)。
为解决集成学习算法处理多来源数据集时运算难度大、分类准确率低等问题,提出基于频繁模式树的多来源数据选择性集成算法。比较数据源数据和真值间差异,利用拉依达准则判断多来源数据误差,同时提取多来源数据全部频繁模式,将其转换为压...
关键词：计算机应用技术 频繁模式树 多来源数据 选择性集成 权重赋权 分类器 
基于LSTM+FP-Growth算法的印刷设备故障预警及诊断被引量：4
《南昌大学学报（工科版）》2021年第3期276-284,共9页江朋 陆远 胡莹 
印刷凹印设备对连续运行要求较高,且设备传动系统检修困难,这些问题都将导致企业无法完成对设备的短周期维护及设备故障的实时预警。针对现状,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络和FP-Growth算法相结合的预警模型。采用FP-Growth关联规...
关键词：长短期记忆网络 频繁模式树 专家知识库 故障诊断 故障预测 
基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测被引量：8
《地质科技通报》2021年第3期211-218,共8页曲志鹏 王芳芳 张云银 李晓晨 
国家重大科技专项(2017ZX05072)。
地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归...
关键词：地震属性优选 关联规则 频繁模式树 随机森林 储层预测 
结合反向矩阵和频繁模式树方法的CP-nets结构学习
《太原理工大学学报》2021年第2期282-291,共10页王卫星 刘兆伟 
国家自然科学基金资助项目(61572419);烟台市重点研发计划项目资助(2020XDRH092);烟台大学博士启动基金项目资助(JS19B77)。
提出一种基于反向矩阵结构在数据流上挖掘条件偏好和学习CP-nets的方法。利用反向矩阵的事务布局,减少了扫描数据库的次数,并且通过随机访问,在不到一次完整扫描的情况下得到频繁的偏好项。此外,通过建立频繁模式树FP-Tree,减少了候选...
关键词：CP-NETS 反向矩阵 数据流 频繁项集 FP-TREE 
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