范玉玲
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 数据流中的频繁项集挖掘
- 2011年
- 频繁模式挖掘是数据挖掘的精髓,并且在上个世纪被广泛研究。概述了数据流频繁模式挖掘的技术发展水平和发展背景。然后给出一些概念定义,就目前经典的数据流频繁模式算法作了分析,并在此基础上总结了前人的方法理论,采用混合的方法,扩展了新的算法———FLY。最后,总结分析新的算法,并与前人算法在内存消耗和准确性方面进行了比较。
- 苏勇郑昭华范玉玲
- 关键词：数据流频繁项数据挖掘
- 基于可变滑动窗口的数据流闭合频繁模式挖掘研究
- 数据流频繁闭合模式的挖掘技术应用的普遍性,使得数据流频繁闭合模式挖掘技术的研究受到越来越广泛的重视,特别是在商务决策、知识库方面发挥着很大的作用。由于数据流自身高速、海量、多变、无限等特点,使数据流挖掘遭遇了很大的挑战。...
- 范玉玲
- 关键词：数据流频繁闭合模式
- 改进模糊聚类算法在入侵检测中的应用
- 2009年
- 在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFC)。用KDD cup99数据集进行评估模糊c均值算法和APFC算法检测性能。试验结果表明,APFC均值算法能够避免模糊c均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能。
- 丁守雪苏勇范玉玲
- 关键词：入侵检测自适应粒子群优化算法模糊聚类模糊C-均值算法
- 可变滑动窗口在数据流频繁模式挖掘上的应用被引量：1
- 2011年
- 为了更好的挖掘数据流,对传统的滑动窗口机制进行改进,提出一种大小可变的滑动窗口机制的数据流频繁集挖掘算法DS-stream算法。该算法能够根据数据流的数据分布变化自适应调整窗口大小,节省了没必要的空间与时间消耗。算法采用一种分区窗口机制,结合基本窗口和时间窗口,同时考虑数据流的海量特性和时变特性,利用前缀树的概要数据结构。实验结果表明,DS-stream算法在挖掘数据流频繁集上有很好的时间与空间效率。
- 苏勇范玉玲
- 关键词：数据流频繁项
