陈晨

作品数：3被引量：15H指数：2
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供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文主题：关联规则最大频繁项集挖掘算法最大频繁项集频繁模式树数据挖掘更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《软件导刊》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
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基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测
《软件导刊》2018年第11期181-186,共6页陈晨 詹永照 
国家自然科学基金项目(61672268);江苏省重要研发计划基金项目(BE2015137)
随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上...
关键词：视频数据挖掘 动作场景语义 Aproiri算法 关联规则 概念检测分类 
改进的最大频繁项集挖掘算法被引量：2
《计算机工程与设计》2010年第18期4009-4011,4032,共4页陈晨 鞠时光 
国家自然科学基金项目(60773049)
为了提高挖掘关联规则的效率,提出基于改进FP-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法。介绍并分析了挖掘最大频繁项集的过程和现有算法,指出现有算法中耗时的关键步骤。克服了MMFI算法中需要反复从头表出发沿相同项目结点链搜索右侧结点的缺点...
关键词：数据挖掘 关联规则 最大频繁项集 超集检测 频繁模式树 
基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法被引量：14
《计算机工程与设计》2008年第24期6236-6239,共4页陈晨 鞠时光 
国家自然科学基金项目(60773049);江苏省自然科学基金项目(BK2006073)
现有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘过程中需要进行超集检测,基于FP-tree的算法需要递归的建立条件频繁模式树,挖掘效率不高。提出了一种基于改进FP-tree高效挖掘最大频繁项集的算法(MMFI)。该算法修改了FP-tree结构并采用NBN策略,在挖...
关键词：数据挖掘 关联规则 最大频繁项集 超集检测 频繁模式树 
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