候选项集

作品数：56被引量：292H指数：9
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一种聚类矩阵和剪枝策略结合的关联规则算法被引量：1
《现代计算机》2023年第24期46-50,60,共6页许珂乐 
咸阳职业技术学院科研基金项目(2021KJB05)。
在医学领域,Apriori关联规则算法在慢性病等方面有广泛应用。然而,该算法存在一些问题,比如需要多次扫描病例数据库、产生大量数据集和冗余规则。针对出现的相关问题,提出一种结合聚类矩阵和剪枝策略的关联规则数据挖掘算法。通过添加...
关键词：数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 候选项集 聚簇矩阵 剪枝策略 
一种优化的Apriori关联规则算法被引量：13
《信息技术》2022年第5期77-81,87,共6页朱奎兵 刘彦戎 
陕西省重点研发计划(2019NY-185)。
在数据挖掘中,Apriori算法用于从大型数据库中提取频繁项集,从而获取用于发现知识的关联规则。文中指出了原始的Apriori算法在生成频繁项集的过程中需要大量的时间扫描数据库,由此产生庞大的候选项集,存在算法执行效率低的问题。对于以...
关键词：计算机应用技术 优化的Apriori算法 频繁项集 支持度 候选项集 
基于紧凑效用列表的增量高效用模式挖掘方法被引量：2
《山东大学学报（工学版）》2021年第2期122-128,共7页张春砚 韩萌 孙蕊 杜诗语 申明尧 
国家自然科学基金资助项目(2062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目资助项目(YCX20061)。
针对存在大量冗余数据等问题,提出紧凑增量高效用挖掘算法。采用HUI-trie结构和紧凑效用列表两种结构,前者用于更新高效用项集的效用,后者用于存储信息,而无需生成任何候选项。这两种结构使算法无需再次分析整个数据集,就可以将增加的...
关键词：增量数据集 高效用模式 紧凑效用列表 候选项集 效用 
基于MapReduce的Apriori算法增量挖掘被引量：6
《计算机应用研究》2020年第S02期73-75,79,共4页赵欣灿 朱云 毛伊敏 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705);国家自然科学基金资助项目(41562019)
针对基于MapReduce框架的Apriori关联规则挖掘算法产生候选项集较长、算法执行效率低等问题,以及大数据环境中数据快速更新造成增量处理等缺陷进行了研究,提出了一种基于项集动态加权的增量挖掘算法WDU-Apriori(weighted dynamic updati...
关键词：大数据 数据挖掘 候选项集 增量数据 阈值边界 
基于事务子集的Apriori算法改进研究
《电脑编程技巧与维护》2020年第9期3-6,31,共5页艾菊梅 程一民 徐瑞斌 
江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金(JELRGBDT201805);2017年江西省高等学校教学改革课题(JXJG-17-6-2)。
文中提出一种基于事务非空子集的Apriori改进算法:通过逐个扫描事务,通过事务的非空子集与前一事务产生的候选项集,集合运算产生当前事务的候选项集,并计算当前事务各候选集的支持度,直至扫描完交易事务数据库中最后一事务,产生交易事...
关键词：关联规则 APRIORI算法 事务子集 集合运算 候选项集 频繁项集 
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 
减少候选项集的数据流高效用项集挖掘算法被引量：3
《计算机应用研究》2017年第11期3379-3383,共5页茹蓓 贺新征 
河南省科技厅软科学研究计划资助项目(152400410345);河南省科技厅科技攻关资助项目(172102210445);河南省教育厅资助项目(15A520093)
大数据环境下高效用项集挖掘算法中过多的候选项集极大地降低了算法的时空效率,为此提出了一种减少候选项集的数据流高效用项集挖掘算法。通过数据流中当前窗口的一次扫描建立一个全局树,并降低全局树中头表入口与节点的冗余效用值。基...
关键词：大数据 数据流 高效用项集 模式挖掘 模式增长 候选模式 
基于二维数组和十字链表的Apriori算法被引量：1
《德州学院学报》2017年第2期63-67,共5页陈衡 刘玉文 
安徽省高校质量工程项目(2015zjjh051);淮北职业技术学院自然科学重点项目(2016-A-4)
关联规则挖掘的核心是寻找频繁项集,其有两个技术瓶颈:(1)容易生成大量无效候选项集;(2)需要多次扫描数据库.基于二维数组和十字链表的Apriori改进算法,只需扫描数据库一次,对频繁(k-1)-项集进行分组,在分组的基础上生成候选k-项集.另外...
关键词：APRIORI算法 候选项集 频繁项集 二维数组 十字链表 
关联规则挖掘的Apriori算法的研究进展
《同行》2016年第10期384-384,共1页杨金文 仲伟和 缪正 
本文主要对关联规则挖掘当中Apriori算法进行了归纳总结,主要介绍了Apriori算法的基本原理和算法的执行过程,并且指出了算法的某些不足以及一些改进方法,进而总结出算法的改进方法基本上就是对Apriori算法需要重复扫描数据库、可能产生...
关键词：关联规则 APRIORI算法 候选项集 
关联规则在农业灾害应急管理中的应用研究被引量：1
《北京农业（下旬刊）》2015年第7期163-164,共2页李新明 戴小鹏 
农业灾害严重破坏了生物的多样性,对生态环境有巨大的影响。基于此,通过对关联规则以及采用关联规则对生物灾害的各因素进行分析,通过对频集算法的改进,找出农业灾害应急管理系统中的项集,为构建农业灾害应急管理系统提供数据支持。
关键词：灾害应急管理 农业灾害 应急管理系统 生物灾害 应用研究 最小支持度 生态环境 候选项集 管理缺陷 频繁项集 
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