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基于高频模式树的项约束关联规则发现方法 被引量：6
1
作者 董雁适 程翼宇 潘云鹤 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期445-450,共6页
项约束关联规则发现是在关联规则发现中加入先验知识、提高算法执行效率、精简所发现的规则数量的重要方法 .现有的项约束关联规则发现算法都基于 Apriori算法框架 ,在高密度数据库上的执行性能不佳 ,而且没有提出高效的约束条件检验方... 项约束关联规则发现是在关联规则发现中加入先验知识、提高算法执行效率、精简所发现的规则数量的重要方法 .现有的项约束关联规则发现算法都基于 Apriori算法框架 ,在高密度数据库上的执行性能不佳 ,而且没有提出高效的约束条件检验方法 .在一种新型高效关联规则发现算法 FP- Growth的基础上 ,提出了一种全新的项约束关联规则发现算法 FPC.FPC算法利用 FP- Growth算法逐步生成高频项集的方式 ,构造了一种约束树数据结构 ,及时检查高频项集满足约束条件的情况 ,尽早删去不满足约束的条件 .实验证明 ,此算法执行效率比 Reorder等基于 Apriori的算法高一个数量级 . 展开更多
关键词 高频模式树 项约束 关联规则发现 高频项集发现 高频模式发现 数据挖掘 Aprioir算法
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面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法 被引量：1
2
作者 杨炳儒 张伟 钱榕 《中国工程科学》 2008年第9期47-53,共7页
多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与... 多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与技术基础的新颖性,解决了两种语义冗余问题。实验表明,该方法在可理解性、功能、效率以及可扩展性方面具有优势。 展开更多
关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 合取查询 精简化模式
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一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究 被引量：1
3
作者 胡健 张水平 《江西理工大学学报》 CAS 2008年第4期5-9,共5页
在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从... 在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从而能够自然地构建有趣形态的模式,另一方面能够在不过度限制搜索空间的情况下避免等价模式的产生.建立了一个候选模式评估共享计算策略,从而降低了方法评估阶段的时间复杂性.实验表明,所提出的MRFP-DA算法整体上具有良好的效率和可扩展性. 展开更多
关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 优化精化算子
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面向对象数据库中的频繁模式发现
4
作者 李琳娜 张志平 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期15-21,共7页
提出了基于高阶归纳逻辑编程发现面向对象数据库中的频繁模式的算法。此算法使用高阶逻辑编程语言Escher作为数据及模式表示语言。由于高阶逻辑编程语言不仅能描述复杂结构的数据而且还能描述复杂的模式，以及Escher语言的强类型语法能... 提出了基于高阶归纳逻辑编程发现面向对象数据库中的频繁模式的算法。此算法使用高阶逻辑编程语言Escher作为数据及模式表示语言。由于高阶逻辑编程语言不仅能描述复杂结构的数据而且还能描述复杂的模式，以及Escher语言的强类型语法能有效缩小由于高阶逻辑编程语言较强表达能力所带来的较大的模式搜索空间，故此算法能充分利用面向对象数据库中丰富的语义信息引导频繁模式搜索过程且能发现复杂频繁模式。实验证明，此算法在效率和发现的频繁模式质量上都优于经典的WARMAR算法。 展开更多
关键词 面向对象数据库 数据挖掘 频繁模式发现 高阶归纳逻辑编程
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多关系频繁模式发现研究 被引量：3
5
作者 张伟 杨炳儒 钱榕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第7期158-164,共7页
频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘... 频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘是当前数据挖掘研究中快速发展的重要领域之一。多关系频繁模式发现方法能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。本文首先归纳多关系频繁模式发现方法的发生历史背景,其次分析总结多关系频繁模式发现方法,最后提出了多关系频繁模式发现将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。 展开更多
关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 归纳逻辑程序设计 选择图 基于图的数据挖掘
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基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法 被引量：4
6
作者 蒋翠清 胡俊妍 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1387-1391,共5页
现有的最大频繁项集挖掘算法在支持度阈值较大情况下已达到较高性能,但在支持度阈值较小时,由于候选项集的快速增长,其性能往往不理想。文章提出了一种基于频繁模式树(FP-tree)存储结构的最大频繁项集挖掘算法——DMFIF算法,将FP-tree... 现有的最大频繁项集挖掘算法在支持度阈值较大情况下已达到较高性能,但在支持度阈值较小时,由于候选项集的快速增长,其性能往往不理想。文章提出了一种基于频繁模式树(FP-tree)存储结构的最大频繁项集挖掘算法——DMFIF算法,将FP-tree各分枝作为初始候选项集,并按维数和支持度递减排序,结合子集剪枝策略,自顶向下搜索挖掘最大频繁项集。实验结果表明,该算法在低支持度阈值下稠密数据集中挖掘长模式具有较好性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 最大频繁项集挖掘算法 模式发现
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