马良斋
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于属性权重的局部离群点挖掘算法研究
- 局部离群点是指那些与邻域存在明显差异的数据对象。高维数据空间的离群点检测是数据挖掘的一个重要的分支。离群点检测如今在信用卡欺诈、电子商务的犯罪行为探测、网络入侵检测分析等领域得到了广泛应用。
随着信息技术的迅猛发展...
- 马良斋
- 关键词：数据挖掘局部离群点离群点检测
- 文献传递
- 从递归算法看数学在计算机程序设计方面的应用被引量：3
- 2007年
- 随着计算机技术的快速发展,数学知识在计算机技术发展中,尤其是在计算机应用程序设计中处于及其重要的地位.同时,用数学的思维解决各种程序设计方面的难题也是十分重要的.在程序设计当中所解决的相当一部分问题都会涉及到各种各样的科学计算,这需要程序员将实际问题转换为程序,要经过对问题抽象的过程,建立起完善的数学模型,才能设计出好的软件.文章将介绍递归算法在程序设计中的应用并探讨数学知识在程序设计中应用及其重要性.
- 马良斋
- 关键词：应用程序递归算法程序设计
- 基于平行网格变换的频繁项集生成算法
- 2016年
- 关联规则研究数据库中一组互不相属对象之间的相关性,挖掘出具有一定意义的关联关系、挖掘算法如Apriori、FP-Growth等,这些算法需要反复多次扫描整个数据库导致I/O负载增加,降低了CPU的性能.文章通过对数据库进行转置和平行变换以减少扫描的次数,从而提高算法效率.
- 马良斋周渊姜滨
- 关键词：数据挖掘关联规则APRIORI算法
- 基于属性权重的局部离群点挖掘算法研究被引量：5
- 2010年
- 离群点检测是当前数据挖掘研究领域的热点问题之一。基于高维数据模型的局部离群点检测算法,将数据对象的属性根据自身的性质分为特征属性和环境属性,用环境属性来完成邻域的确定,用特征属性完成对象与邻域的比较,从而实现高维数据模型的降维操作;通过对数据对象属性的加权处理,使不同的属性在检测过程中发挥不同的作用。
- 陈晓云马良斋
- 关键词：高维离群点检测
- 基于选择标准的Apriori算法改进
- 2016年
- 关联规则挖掘通过发现密切相关项集的方法已经在商业决策中被广泛使用.现针对关联规则挖掘的经典算法Apriori需要重复多次扫描整个数据库导致在空间和时间方面有很大负载的问题,提出了根据研究者所感兴趣的项集作为关联规则的结果,采用对数据库进行类标签压缩来减少迭代次数.通过实验显示该方法可以有效提高Apriori算法的效率.
- 马良斋姜滨摆慧娟
- 关键词：数据挖掘关联规则数据库压缩APRIORI算法ARM
