项集

作品数：1571被引量：4513H指数：28
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
相关作者：黄名选毛伊敏宋威陈凤娟胡学钢更多>>
相关机构：东南大学南京邮电大学合肥工业大学哈尔滨工业大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划江苏省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=计算机工程与应用x
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：
生物启发式的模式挖掘方法综述
《计算机工程与应用》2024年第16期19-33,共15页韩萌 何菲菲 张瑞华 李春鹏 孟凡兴 
国家自然科学基金(62062004);宁夏自然科学基金(2023AAC03315);北方民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(2021KJCX10);北方民族大学研究生创新项目(YCX24124)。
频繁项集挖掘、关联规则挖掘和高效用项集挖掘是模式挖掘中相互关联且不断发展的三个领域。近年来,由于传统算法无法应对爆炸式增长的数据环境,启发式算法已成为模式挖掘方法中的研究热点。为揭示模式挖掘领域的研究与发展现状,从粒子...
关键词：生物启发式 频繁项集 关联规则 高效用项集 
面向知识图谱的规则挖掘研究综述被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第14期30-38,共9页刘洪波 陈越 卢记仓 侯雪梅 杨奎武 
国家自然科学基金(62172433,62172434);国家社会科学基金(21BXW057)。
面向知识图谱的规则挖掘是从知识图谱中抽取出隐含的规则知识,应用于知识图谱补全、去噪、数据解释等问题,具有准确度高、可解释性强的优势。综述近年来知识图谱领域规则挖掘方法的最新研究进展,详细介绍了基于路径遍历、频繁项集和表...
关键词：知识图谱 规则挖掘 规则质量评估 路径遍历 表示学习 频繁项集 
基于位编码链表的快速频繁模式挖掘算法研究被引量：3
《计算机工程与应用》2020年第19期86-93,共8页顾军华 苏鸣 张亚娟 张丹红 
天津市自然科学基金重点项目(No.19JCZDJC40000)。
多数基于FP-growth思想的频繁模式挖掘算法存在建树过程复杂、支持度计算繁琐的问题。针对这些问题,提出一种基于位编码链表(Bitmap-Code List,BC-List)的频繁项集挖掘算法(BC-List Frequent Itemsets Mining,BCLFIM)。该算法首先采用...
关键词：频繁项集挖掘 关联规则 剪枝策略 位图编码 
融合关联规则的学术论文主题学习及表示方法被引量：1
《计算机工程与应用》2018年第20期159-165,共7页赵慧茹 林民 
国家自然科学基金(No.61640204;No.61562068);内蒙古自然科学基金(No.2017MS0607;No.2014MS0617);内蒙古师范大学研究生创新基金(No.CXJJS16126)
针对现有主题模型学习结果语义可解释性差、准确性不高等问题,提出了一种融合关联规则和学术论文元数据的主题学习及表示方法。将学术论文预处理得到目录元数据;利用目录元数据作为先验知识指导主题学习,得到文档中关于主题的词项概率分...
关键词：主题模型 加权关联规则挖掘 学术论文 频繁三项集 
基于Spark的FP_Growth算法的并行与优化被引量：4
《计算机工程与应用》2018年第13期52-58,110,共8页石陆魁 张欣 师胜利 
河北省自然科学基金(No.F2016202144;No.F2017202145)
PFP_Growth算法是FP_Growth算法在Hadoop平台上基于MapReduce的并行化,该算法在分组过程中没有考虑负载均衡问题,导致各个节点完成任务时间不一致,甚至相差很大,从而降低了算法的执行效率。为了提高算法的执行效率,提出了一种基于Spark...
关键词：FP_GROWTH算法 频繁项集挖掘 负载均衡 链头表结构 SPARK 
结合最近邻与闭模式子空间聚类方法被引量：3
《计算机工程与应用》2017年第16期134-137,198,共5页宋奎勇 王念滨 王红滨 寇香霞 
国家自然科学基金(No.61272185;No.61502037);黑龙江省自然科学基金(No.F201340);基础科研项目(No.JCKY2016206B001;No.JCKY2014206C002)
针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题,提出一种共享最近邻子空间聚类算法(SNN_SC),按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库,挖掘事务数据库中最大共现对象集,即一维上聚类。在一维聚类集上进一步挖掘闭频繁项集,包含闭频繁...
关键词：高维 共享最近邻 子空间聚类 闭频繁项集 
基于最大频繁项集挖掘的微博炒作群体发现方法被引量：1
《计算机工程与应用》2017年第4期90-97,共8页刘琰 张进 陈静 尹美娟 张伟丽 
国家自然科学基金(No.61309007);国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA012902)
近年来微博炒作账户异军突起,采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序。传统的炒作账户发现主要采用特征分析方法,忽视了炒作账户的组织性和策划性,难以发现隐蔽性高的炒作账户。针对以上问题,充分考虑到炒作账户共...
关键词：数据挖掘 微博 炒作群体 最大频繁项集 
基于最大频繁项集的图像分类技术
《计算机工程与应用》2016年第23期181-184,219,共5页朱书眉 王诚 
国家自然科学基金(No.61071167)
针对传统视觉词袋(Bag Of Visual Words,BOVW)模型缺少空间信息,且不能充分表达图像所属类别共有特征的问题,提出一种基于最大频繁项集的视觉词袋表示方法。该方法在排除孤立特征点的基础上,引入环形区域划分的思想,嵌入更多的空间信息...
关键词：图像分类 视觉单词 最大频繁项集 
不确定数据流最大频繁项集挖掘算法研究被引量：9
《计算机工程与应用》2016年第19期72-77,93,共7页刘慧婷 候明利 赵鹏 姚晟 
国家自然科学基金(No.61202227);安徽省自然科学基金(No.1408085MF122)
对于大型数据,频繁项集挖掘显得庞大而冗余,挖掘最大频繁项集可以减少挖出的频繁项集的个数。可是对于不确定性数据流,传统判断项集是否频繁的方法已不能准确表达项集的频繁性,而且目前还没有在不确定数据流上挖掘最大频繁项集的相关研...
关键词：不确定性数据流 最大频繁项集 超集检测 
基于有序树的不确定数据最大频繁项挖掘算法被引量：7
《计算机工程与应用》2015年第24期145-149,共5页刘卫明 蒯海龙 陈志刚 毛伊敏 
江西省自然科学基金(No.20122BAB201045);国家自然科学基金(No.41362015;No.61073186)
针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了...
关键词：不确定数据的最大频繁项集 不确定数据最大频繁项挖掘(UMMFI)算法 有序的压缩不确定树(SCUF-tree) 逐层逐个地处理节点(NBN)策略 
全选清除导出
共9页<123456789>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部