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作品数：1571被引量：4513H指数：28
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基于单向频繁模式树的频繁项集挖掘算法被引量：3
《计算机技术与发展》2019年第10期175-180,共6页蒋东洁 李玲娟 
国家自然科学基金(61302158,61571238)
频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤。FP-Growth算法是一种有效的频繁项集挖掘算法,它以自底向上的方式探索频繁模式树FP-tree,由FP-tree产生频繁项集。但是由于需要递归生成大量的条件FP-tree,其时间复杂度和空间复杂度都较高。针...
关键词：数据挖掘 频繁项集 单向频繁模式树 被约束子树 
一种基于Top-K查询的加权频繁项集挖掘算法被引量：2
《计算机技术与发展》2019年第7期49-54,共6页赵学健 熊肖肖 张欣慧 孙知信 
国家自然科学基金(61373135,61672299);国家自然青年科学基金(61702281,20140883);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140883,BK20140894,BK20150869)
数据挖掘技术在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色,频繁项集挖掘作为数据挖掘最活跃的研究领域之一,具有广泛的应用。近年来,随着信息采集技术和数据处理技术的快速发展,针对不确定数据的频繁项集挖掘引起广泛的关注。然...
关键词：TOP-K 加权频繁项集 向下闭包特性 不确定数据 数据挖掘 
不确定数据频繁项集挖掘算法研究
《计算机技术与发展》2019年第7期140-144,共5页赵学健 熊肖肖 张欣慧 孙知信 
国家自然科学基金(61373135,61672299);国家自然青年科学基金(61702281,20140883);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140883,BK20140894,BK20150869)
频繁项集挖掘的目标是以频繁出现的项目集的形式发掘嵌入在海量数据中的隐式的、先前未知的、潜在的有用知识,以辅助决策。随着数据采集方式和传输方式的多样化,不确定数据在各种实际应用中大量出现。因此,近年来针对不确定数据的频繁...
关键词：频繁项集 不确定数据 候选项集 模式增长 生物启发 
基于Spark的关联规则挖掘算法并行化研究被引量：7
《计算机技术与发展》2019年第3期30-34,共5页许德心 李玲娟 
国家自然科学基金(61302158;61571238)
关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系,其中Apriori算法是典型代表。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架。以提高强关联规则的挖掘效率为目标,设计了一种Apri...
关键词：APRIORI 关联规则 并行化 SPARK 推荐算法 频繁项集 挖掘 
一种基于预判筛选的频繁项集挖掘算法被引量：3
《计算机技术与发展》2018年第5期99-102,共4页李德辰 吕一帆 赵学健 
国家自然科学基金(61373135;61401225;61572262;61502246;61672299);中国博士后科学基金(2015M581844);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140883;BK20140894;BK20150869);江苏省博士后科研资助计划项目(1501125B);南京邮电大学校级科研基金(NY214101;NY215147)
频繁项集挖掘作为关联规则挖掘技术的关键步骤,其性能对关联规则挖掘具有重要的意义。针对经典关联规则挖掘算法——Apriori算法存在的产生候选项目集效率低和频繁扫描数据库等缺点,对Apriori算法的原理及效率进行分析,提出一种基于预...
关键词：关联规则 APRIORI 数据挖掘 预判筛选 频繁项集 
基于FP-tree的支持度计数优化策略被引量：1
《计算机技术与发展》2017年第10期30-33,38,共5页赵阳 白凡 
国家科技重点专项"核高基"(2015ZX01040-201)
关联规则挖掘过程中,频繁项集的挖掘是最关键的步骤。最大频繁项集是最常用的频繁项集简化表示。基于FPtree的最大频繁项集挖掘算法多数都需要自底向上地搜索FP-tree来计算项集的支持度。而已有的支持度计算方法在计算当前项集的支持度...
关键词：关联规则挖掘 FP-TREE 最大频繁项集 支持度计数 搜索剪枝 
一种自底向上的最大频繁项集挖掘方法被引量：3
《计算机技术与发展》2017年第8期57-60,65,共5页赵阳 吴廖丹 
国家科技重点专项"核高基"(2015ZX01040-201)
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最关键的步骤。最大频繁项集是一种常用的频繁项集简化表示方法。自顶向下的最大频繁项集挖掘方法在最大频繁项集维度远小于频繁项数时往往会产生过多的候选频繁项集。已有的自底向上的最大频繁项集挖掘方...
关键词：最大频繁项集 关联规则挖掘 FP-TREE 最小非频繁项集 边界频繁项集 
面向多源异构信息的频繁项集挖掘算法被引量：5
《计算机技术与发展》2017年第6期76-80,共5页刘自力 范军丽 陈文伟 吴润泽 
国家自然科学基金资助项目(51507063)
电网调度运行过程中产生海量复杂度高的多源异构数据,利用数据挖掘将这些数据转化为知识是调度智能化发展的必然趋势。为此,构建了基于调控大数据的多源异构数据分析模型,提出了一种能够处理大数据的频繁项集挖掘算法,将分布式统计引入...
关键词：智能调度 频繁项集 组合理论 HADOOP 
一种带约束条件的购物篮分析方法被引量：1
《计算机技术与发展》2016年第8期69-74,共6页褚维伟 张文斌 陈小军 黄哲学 
国家自然科学基金资助项目(61305059);深圳大学青年教师科研启动项目(201432)
购物篮分析是数据挖掘技术在零售业的典型应用之一,旨在从零售记录中分析出顾客经常同时购买商品的组合,挖掘出购物篮中有价值的信息。如今购物篮分析在零售业已经有了广泛的应用,包括商品的促销、摆架、物流等。通过与零售客户的详细...
关键词：数据挖掘 购物篮分析 约束条件 频繁项集 
基于分布式倒排索引的频繁项集挖掘被引量：2
《计算机技术与发展》2016年第3期101-104,共4页李雪迪 郑彦 
国家"863"高技术发展计划项目(2006AA01Z201)
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的核心,其直接影响了频繁项集的产生效率。针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项集时存在的内存和计算资源不足等问题,文中设计了通过分布式倒排索引实现频繁项集挖掘的Dii Eclat算法。倒排索引等同于将...
关键词：Eclat算法 频繁项集 倒排索引 并行计算 
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