搜索到5486篇“ 多最小支持度“的相关文章
- 基于动态多最小支持度的用户频繁轨迹挖掘被引量:1
- 2022年
- 为解决频繁轨迹模式挖掘中单一最小支持度带来的问题,提出一种多最小支持度的频繁序列挖掘算法,根据获取的用户历史轨迹数据确定用户多最小支持度获取模型。由于仅通过PrefixSpan算法挖掘出用户的历史频繁轨迹模式,无法了解用户在一段时间内的地点偏好变化,通过动态加权的方式结合之前挖掘出的用户频繁轨迹模式得到用户在不同时期的地点偏好变化,利用序列压缩和序列匹配减少用户频繁轨迹模式的存储空间。通过实例挖掘,验证了改进算法的有效性。
- 严爱俐刘漫丹
- 关键词:校园无线网络多最小支持度
- 一种基于频率的多最小支持度挖掘算法被引量:2
- 2020年
- 关联规则是描述数据集中不同项之间的稳藏关系,现有的挖掘算法大多是挖掘数据集中满足用户指定的最小支持度和最小置信度约束的所有关联项。由于仅有一个最小支持度用于整个数据集,如果最小支持度很高,则不能发现出现频率较低的项目;如果最小支持度太低,则会出现规则爆炸的现象。为此,提出一种基于频率的多最小支持度挖掘算法,该算法将数据集中各项目实际频率作为其最小项目支持度,并通过设置项目频率最小阈值控制频繁项集的产生。在合成数据集、Zoo数据集和kaggle提供的数据集上的实验结果表明,该算法能更加有效地挖掘关联规则。
- 古良云乐红兵
- 关键词:关联规则多最小支持度数据挖掘
- 多最小支持度关联规则改进算法被引量:4
- 2019年
- 由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间.
- 梁杨钱晓东
- 关键词:大数据频繁项集关联规则多最小支持度
- 基于紧凑模式树和多最小支持度的频繁模式挖掘算法研究
- 大数据时代最典型的特征是“数据爆炸,信息匮乏”,因此对数据的分析挖掘提出了更高的要求。数据挖掘旨在把隐藏在海量且杂乱数据背后的知识和信息提取出来,并归纳出隐含在其中的内在规律,为后续决策做出科学性地指导。频繁模式挖掘作为...
- 魏恩超
- 关键词:大数据频繁模式挖掘算法
- 基于多最小支持度关联规则的电子商务推荐系统的研究与实现
- 随着互联网技术的高速发展,数据开始呈指数式的增长,用户在海量的信息中越来越难找到自己所需要的信息。因此,如何在海量的数据中快速的找到自己所需要的信息,这将成为电子商务推荐系统的一个重要研究内容。本文从商品推荐系统的研究背...
- 陈星星
- 关键词:推荐系统关联规则多最小支持度HADOOP
- 基于同类项的多最小支持度和并行计算的频繁模式挖掘研究
- 随着信息技术的飞速发展,信息量的爆炸式增长成为了人们必须要面对的机遇与挑战。因此,如何在这些庞大信息中获取对自己有用的信息便成为了一个值得研究和探讨的话题。数据挖掘算法是处理数据库中大量数据,并在这些数据中提取有价值信息...
- 郝天鹏
- 关键词:关联规则集合枚举树搜索空间
- 基于数据立方体的多最小支持度关联规则在犯罪分析中的应用被引量:5
- 2016年
- 为了快速获取候选项集的支持度,避免频繁访问数据库而造成效率低下的问题,在MSapriori算法的基础上引入数据立方体,提出DC_MSapriori算法。该算法无需多次扫描事务数据库,减少了I/O操作,降低了搜索开销。实验基于福州市鼓楼区各大医院周边的案事件数据,快速挖掘出犯罪时空模式,验证了算法的有效性。
- 王海波张永田吴升
- 关键词:关联规则多最小支持度数据立方体犯罪分析
- 一种基于自适应多最小支持度的关联规则推荐方法
- 本发明公开了一种基于自适应多最小支持度的关联规则推荐方法,首先根据商品分类建立商品分类层次树,并根据分类层次树对具体商品进行归类;接下来分别为每个具体商品和具体商品层上一层的类别进行最小支持度阈值设置,阈值设置涉及时间因...
- 马廷淮周金娟朱节中曹杰
- 基于多最小支持度的关联规则挖掘研究
- 随着社会的发展和进步,数据库中的数据量越来越大。如何从海量的数据中找到自己所需要的规则已经成为了人们不得不面对的问题。在大量的数据里挖掘所需要的规则是非常繁琐的,一方面由于在现实社会中,得到的数据往往是缺失部分值的,这对...
- 王金
- 关键词:关联规则属性约简信息系统黄金比例数据库
- 基于Hadoop的多最小支持度关联规则挖掘研究
- 2015年
- 本文对关联规则挖掘中的基于多最小支持度模型的MS-Apriori算法进行了介绍,并且对MS-Apriori算法展开分析,针对该算法在单机串行模式下运行效率较低的问题提出改进方案,该方案主要依托云计算技术,基于hadoop平台。算法经过改进,可实现数据的分布式和并行化处理,提高了传统关联规则算法的执行效率。
- 赵林莉杨晓光
- 关键词:关联规则MAPREDUCE
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