云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 量化关联规则

量化关联规则: 作品数：23被引量：87H指数：6; 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：陈子阳刘国华刘乐乐李丹丹马朝虹更多>>; 相关机构：燕山大学华中科技大学内蒙古科技大学西安交通大学更多>>; 相关期刊：《电子科技文摘》《计算机科学与探索》《计算机应用与软件》《小型微型计算机系统》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目上海市科委国际合作基金上海市“科技创新行动计划”更多>>

基于Apriori的关联规则算法及其在电厂中的应用被引量：13: 《系统仿真学报》2018年第1期266-271,共6页黄文成贾立彭道刚李望; 国家自然科学基金(61374044;61773251);上海市科委国际合作项目(15510722100);上海市科委创新行动计划(16111106300;17511109400); 针对目前电厂历史运行数据的挖掘技术对于高维度,存量大的样本数据存在挖掘效率低下,算法运行过程中部分参数设置无理论指导以及目标参数值确定不合理等问题,提出一种基于Apriori算法框架的改进量化关联规则挖掘算法。它以电厂运行经济...; 关键词：量化关联规则参数目标值经济性指标目标制导

基于量化关联规则的敏感性分析被引量：3: 《计算机应用》2017年第A01期255-257,291,共4页肖晗黄诚; 国家自然科学基金资助项目(61379089); 通过数据挖掘产生的关联规则会存在大量无用和不感兴趣的规则,并且不能挖掘出元素之间的敏感程度,而敏感性分析方法效率低且合理性难验证,故提出一种使用量化关联规则进行敏感性分析的方法。该方法利用相对值概念描述数值型属性的变化...; 关键词：数据挖掘量化关联规则敏感性 APRIORI算法相对分值数据结构

基于多目标烟花算法的关联规则挖掘被引量：10: 《模式识别与人工智能》2017年第4期365-376,共12页吴琼曾庆鹏; 国家自然科学基金项目(No.61262049);江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ13087)资助~~; 针对量化关联规则的特点,提出基于多目标烟花算法和反向学习的量化关联规则挖掘算法.该算法通过多目标烟花算法全面搜索关联规则,引入反向学习提高算法收敛速度并降低算法陷入局部最优的概率,使用基于相似度的冗余淘汰机制保持库中关联...; 关键词：量化关联规则多目标优化烟花算法反向学习

基于模拟退火的量化空间关联规则挖掘: 《地理空间信息》2016年第5期8-10,24,共4页杜泽欣李宏伟连世伟周海范瑞杰; 国家自然科学基金资助项目(41271392);国家自然科学基金青年基金资助项目(41401463);河南省科技攻关计划(高新技术领域)资助项目; 目前在空间关联规则挖掘研究中,对数据的处理和算法的改进主要针对布尔关联规则挖掘,存在对空间关联规则的量化表示不够重视等问题。在FP-growth算法的基础上增加规则的事务信息,并使用模拟退火算法,对得到的规则进行进一步挖掘,得到量...; 关键词：空间关联规则量化关联规则 FP-GROWTH 模拟退火

基于数据场的量化关联规则挖掘研究与实现被引量：3: 《计算机应用与软件》2014年第7期40-42,58,共4页孟海东李丹丹吴鹏飞; 内蒙古高等教育科学重点项目(NJZZ11140);内蒙古自然科学基金项目(2012MS0611); 目前,对布尔型关联规则的挖掘研究已较成熟,而对量化关联规则的挖掘研究相对较少,并且采用的挖掘方法多是将量化属性进行离散化处理,进而转化为布尔型关联规则进行挖掘。但传统的对量化属性离散化处理的方法存在区间划分过硬的问题,因...; 关键词：数据挖掘量化关联规则数据场聚类分析

量化关联规则在高校就业信息数据中的应用被引量：3: 《计算机技术与发展》2013年第11期199-202,212,共5页张晓萍朱玉全陈耿; 国家自然科学基金资助项目(71271117);江苏省科技型企业技术创新资金项目(BC2012201); 针对就业信息数据中存在着大量的量化属性和分类属性等现象,提出了一种基于k-means的量化关联规则挖掘方法。该方法利用聚类算法k-means对量化属性进行合理分区,将量化属性转化为布尔型;利用改进的布尔关联规则方法对此进行关联规则挖掘...; 关键词：数据挖掘量化关联规则 k—means聚类算法就业信息

基于数据场的量化关联规则挖掘方法设计被引量：7: 《计算机与现代化》2013年第1期8-11,共4页孟海东李丹丹吴鹏飞; 国家自然科学基金资助项目(40762003);教育部"春晖计划"合作科研项目(Z2009-1-01041); 目前关联规则挖掘多集中在布尔型关联规则的挖掘,对量化关联规则的挖掘研究较少,传统方法多是将量化属性离散化,进而转化为布尔型关联规则的挖掘。为了克服传统方法中区间划分过硬问题,本文设计了基于数据场的量化关联规则挖掘方法,并...; 关键词：数据挖掘量化关联规则数据场

一种改进的量化关联规则算法在零售业中的应用被引量：1: 《电脑编程技巧与维护》2011年第6期24-25,34,共3页陈思敏邢延; 以超市的量化属性为研究对象,提出一种基于模糊聚类和减类聚类的量化关联规则算法。该算法基本思想是把模糊聚类技术融入到离散化过程中,使数据离散到合理的区间,再利用经典的布尔关联规则挖掘算法Apriori进行挖掘。实验证明,这种方法...; 关键词：零售业交叉销售量化关联规则模糊聚类

基于属性互信息熵的量化关联规则挖掘被引量：12: 《计算机工程》2009年第14期38-40,共3页刘乐乐田卫东; 安徽省自然科学基金资助项目(050420207); 在量化关联规则挖掘中存在量化属性及其取值区间的组合爆炸问题,影响算法效率。提出算法BMIQAR,通过考察量化属性间互信息熵,找到具有强信息关系的属性集,从中得到频繁项集以产生规则。实验表明,由于在属性层进行了剪枝,因此缩减了搜索...; 关键词：数据挖掘量化关联规则互信息熵

MPSQAR:无损语义的量化关联规则挖掘算法(英文): 《计算机科学与探索》2009年第4期392-404,共13页曾春秋唐常杰李川段磊; The National Natural Science Foundation of China under Grant No.600773169;the National Great Project of Scientific and Technical Supporting Programs Funded by Ministry of Science & Technology of China During the 11th Five-year Plan under Grant No.2006BAI05A01~~; 在挖掘量化关联规则的过程中,由于对量化值的划分,将产生语义损失。为避免这种情况,提出基于无损语义的算法MPSQAR来处理量化关联规则的挖掘。主要工作包括:(1)提出规泛化量化值的新方法;(2)提出反映属性值分布的属性权重设计方法;(3)...; 关键词：量化关联规则 MPSQAR算法语义信息损失

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