抽样算法

作品数：107被引量：327H指数：10
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基于权邻域的代表性用户抽样算法被引量：1
《计算机工程与应用》2022年第12期94-101,共8页何水苗 班志杰 
国家自然科学基金(61662053)。
代表性用户抽样方法在社会网络分析领域中得到广泛的应用,如何使其抽取的子集代表网络中所有用户具有重要的研究意义。现有方法较少关注网络拓扑结构中用户潜在的大量有用信息,通过对统计分层抽样模型进行优化,提出了一种基于权邻域的...
关键词：社交网络 代表性用户抽样 权邻域 拓扑结构 用户代表度 
大数据集挖掘的层次二分抽样算法被引量：3
《计算机工程与应用》2010年第35期126-128,共3页王玉荣 钱雪忠 
江苏省自然科学基金(No.BK20003017)~~
针对目前关联规则挖掘的数据集不断增大,而很多抽样算法精度不高还要解决一系列NP难问题等情况。在分析利用频繁1项集进行抽样处理的基础上,提出了高精度的基于频繁n项集平均划分的关联规则挖掘算法——EHAC算法。理论和实验都表明,EHA...
关键词：大数据集 关联规则挖掘 抽样算法 EHAC算法 准则系数 
关联规则的序贯抽样算法比较研究被引量：2
《计算机工程与应用》2005年第1期27-29,60,共4页王星 
教育部人文社会科学研究重大项目"现代统计学在数据挖掘中的理论与应用研究"资助(编号:01JAZJD910001)
关联规则发现是数据挖掘的核心技术,其中最经典的算法是Apriori算法。Apriori算法创建模型的方法是一次性抽样的方法。这种机器学习中传统而主流的建模技术,通常需要大量的样本量,这无疑会导致算法执行效率低下。最近几年,一些自适应的...
关键词：关联规则 序贯抽样 数据挖掘 
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