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作品数：1571被引量：4513H指数：28
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基于多尺度的时序数据部分周期模式增量挖掘被引量：3
《计算机应用》2023年第2期391-397,共7页荀亚玲 王林青 蔡江辉 杨海峰 
国家自然科学基金资助项目(62272336);山西省研究生教育创新项目(2022Y699)。
针对动态时序数据部分周期模式挖掘过程存在的计算复杂度过高和扩展性差等问题,提出了一种结合多尺度理论的时间序列部分周期模式挖掘算法(MSI-PPPGrowth),所提算法充分利用了时序数据客观存在的时间多尺度特性,将多尺度理论引入时序数...
关键词：频繁项集挖掘 时序数据 部分周期模式 多尺度 增量挖掘 
含负项top-k高效用项集挖掘算法被引量：4
《计算机应用》2021年第8期2386-2395,共10页孙蕊 韩萌 张春砚 申明尧 杜诗语 
国家自然科学基金资助项目(62062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216);计算机应用技术自治区重点学科项目(PY1902);宁夏高等学校一流学科建设项目(电子科学与技术学科)(NXYKXY2017A07)。
含负项高效用项集(HUI)挖掘是新兴的数据挖掘任务之一。为了挖掘满足用户需求的含负项HUI结果集,提出了含负项top-k高效用项集(THN)挖掘算法。为了提升THN算法的时空性能,提出了自动提升最小效用阈值的策略,并采用模式增长方法进行深度...
关键词：项集挖掘 高效用项集 top-k项集 负项 正项 
基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法被引量：6
《计算机应用》2019年第3期728-733,共6页于永斌 戚敏惠 尼玛扎西 王琳 
国家自然科学基金资助项目(61550110248)~~
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随...
关键词：电流阈值自适应忆阻器 HOPFIELD神经网络 最大频繁项集 关联规则挖掘 能量函数 
基于重构的改进自然排序树算法
《计算机应用》2019年第2期441-445,共5页杜媛 张世伟 
针对自然排序树(CAN-tree)算法构建的树结构节点个数过多、压缩性不高等问题,提出一种基于重构的改进CAN-tree算法。首先,使用自然排序法直接构建树结构,将频繁项集挖掘算法实现中数据库扫描次数减少至1;然后,对构建的树结构以支持度降...
关键词：频繁项集 频繁项集头表 重构 剪枝 最小支持度 
基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘算法被引量：5
《计算机应用》2018年第12期3438-3443,共6页尹远 张昌 文凯 郑云俊 
在数据挖掘中,通过挖掘最大频繁项集来代替挖掘频繁项集可以大大地提升系统的运行效率。针对现有的最大频繁项集挖掘算法的运行时间消耗仍然很大的问题,提出了一种基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘(DNMFIM)算法。首先,采用了一种...
关键词：最大频繁项集挖掘 关联规则 集合枚举树 优化剪枝 超集检测 
FP-growth算法及其优化在税务系统中的应用被引量：3
《计算机应用》2018年第A02期140-143,共4页倪德 马传香 
针对FP-growth算法中需要频繁建立条件模式(FP)树并递归挖掘的问题,提出了在单路径条件FP树情况下的一种基于组合思想而改进的FP-growth算法。通过组合单路径条件FP树中频繁一项集的方法,实现无需递归而达到挖掘频繁项集目的。并以某省...
关键词：数据挖掘 频繁项集 关联规则 FP-GROWTH算法 税务征管 
基于Spark的并行FP-Growth算法优化及实现被引量：9
《计算机应用》2018年第11期3069-3074,共6页顾军华 武君艳 许馨匀 谢志坚 张素琪 
河北省科技计划项目(17210305D);天津市科技计划项目(16ZXHLSF0023);天津市科技计划项目(15ZXHLGX00130);天津市自然科学基金资助项目(15JCQNJC00600)~~
为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然...
关键词：大数据平台 关联规则 频繁项集 频繁模式增长算法 SPARK 
正负关联规则两级置信度阈值设置方法被引量：5
《计算机应用》2018年第5期1315-1319,1338,共6页陈柳 冯山 
国家自然科学基金资助项目(61673285);四川省教育厅自然科学重点基金资助项目(15ZB0029);四川省青年科技基金资助项目(2017JQ0046)~~
针对传统正负关联规则置信度阈值设置方法难以控制低可信度规则数量和易遗漏有趣规则的问题,提出了一个结合项集相关性的两级置信度阈值设置方法(PNMC-TWO)。首先,基于规则的无矛盾性、有效性和有趣性考虑,以相关度-支持度-置信度为框架...
关键词：数据挖掘 正负关联规则 规则置信度阈值 项集相关性 
基于数据集稀疏度的频繁项集挖掘算法性能分析被引量：20
《计算机应用》2018年第4期995-1000,共6页肖文 胡娟 
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2016A623)~~
频繁项集挖掘(FIM)是最基础的数据挖掘任务之一,被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。数据集稀疏度是体现数据集本质特征的属性之一,不同类型的FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性有着很大的不同。针对如何量化度量数据集稀...
关键词：数据挖掘 频繁项集挖掘 稀疏度 可扩展性 
基于六度分离理论的新型关联规则挖掘算法被引量：3
《计算机应用》2017年第A02期210-213,共4页张强 钟勇 周渭博 
四川省科技支撑计划项目(2014GZ0104)
针对Apriori算法中支持度与置信度不易确定、需要多次扫描数据库、生成的关联规则集合易过大或者过小等问题,提出了一种新型的关联规则挖掘方法——六度分离关联规则挖掘算法。该算法不仅可以定量地挖掘强关联规则,也可以挖掘弱关联关系...
关键词：数据挖掘 关联规则 六度分离 APRIORI算法 频繁项集 
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