胡娟

作品数：5被引量：19H指数：3
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供职机构：河海大学文天学院更多>>
发文主题：频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘MAPREDUCEHADOOP数据挖掘更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球更多>>
发文期刊：《电脑知识与技术》《赤峰学院学报（自然科学版）》《计算机工程与科学》《电子技术与软件工程》更多>>
所获基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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稀疏数据频繁项集挖掘算法研究综述被引量：5
《计算机工程与科学》2019年第5期780-787,共8页肖文 胡娟 
安徽省高校优秀青年人才支持计划(gxyq2018139)
频繁项集挖掘FIM是最重要的数据挖掘任务之一,被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。在大数据时代,稀疏是大数据的典型特征之一,对传统FIM算法的性能带来严峻挑战。针对在稀疏数据中如何高效进行FIM的问题,从稀疏数据的特征...
关键词：大数据 稀疏数据 频繁项集挖掘 性能分析 综述 
PFPonCanTree:一种基于MapReduce的并行频繁模式增量挖掘算法被引量：9
《计算机工程与科学》2018年第1期15-23,共9页肖文 胡娟 周晓峰 
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2016A623)
频繁模式挖掘是最重要的数据挖掘任务之一,传统的频繁模式挖掘算法是以"批处理"方式执行的,即一次性对所有数据进行挖掘,无法满足不断增长的大数据挖掘的需要。MapReduce是一种流行的并行计算模式,在并行数据挖掘领域已得到了广泛的应...
关键词：数据挖掘 频繁模式挖掘 增量挖掘 MAPREDUCE HADOOP PFP 
MRClose:一种基于MapReduce的并行闭频繁项集挖掘算法
《电子技术与软件工程》2017年第22期169-171,共3页胡娟 肖文 
频繁项集挖掘是最重要的数据挖掘任务之一,闭频繁模式项集是频繁项集的一种无损压缩形式,具有挖掘效率高、无冗余信息等优点。在大数据时代,基于单机的闭频繁项集挖掘算法不能适应海量数据的挖掘需求,需要并行的算法来解决。本文分析了...
关键词：数据挖掘 并行 闭频繁项集挖掘 MAPREDUCE HADOOP 
基于百度地图的电信运营商营销区域管理系统开发设计被引量：1
《赤峰学院学报（自然科学版）》2016年第24期38-40,共3页李赛红 胡娟 
Baidu Maps API技术在企业网络营销区域管理中的应用(WT16018)
本文针对电信运营的营销区域及营销单元的频繁变动,通过"百度地图"技术统一管理基层营销区域及营销单元,实现基层营销区域的区域划分、渠道分析、竞争对手区域分析等信息的有效管理,以及营销区域、营销单元、移固网网络资源、用户等数...
关键词：GIS 电信运营商 百度地图 营销区域 
大学信息技术基础MOOC课程混合式教学模式的探索与实践被引量：4
《电脑知识与技术》2016年第9X期105-106,共2页李赛红 胡娟 
安徽省大规模MOOC示范项目:信息技术应用(项目编号:2015mooc232)
随着MOOC教学模式的推广与盛行,传统教学与在线网络教学的混合教学模式很受追捧。河海大学文天学院以公共课大学信息技术基础课程为例,将大学信息技术基础MOOC在线教学与传统课堂教学相结合,开展混合式教学模式的理论与实践探索。经实...
关键词：MOOC 大学信息技术基础 混合式教学 课堂教学 
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