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题名混合属性网络多维多层关联数据智能挖掘算法
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作者
段雪莹
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机构
吉林警察学院信息工程系
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出处
《智能计算机与应用》
2024年第3期207-211,共5页
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基金
吉林警察学院院级科研项目(jykyzd202404)。
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文摘
针对传统关联数据挖掘算法,强项集挖掘后产生大量候选项集,导致挖掘耗时长、挖掘精度低等问题,提出一种混合属性网络多维多层关联数据智能挖掘算法(Multidimensional Multilayer Associative Data Intelligent Mining Algorithm,MMAD-IM)。计算混合属性网络中随机数据到簇中心的距离,将目标数据分配到距离簇中心最近的簇中,使簇中心固定,完成混合属性网络数据的聚类分析。从聚类完成的数据中提取出有效的基本频繁向量,同时计算数据的候选项集,对哈希表进行扫描,利用改进Apriori算法完成强项集挖掘。以此为基础构建空间关系,获取近似区域与近似点之间的距离,形成待挖掘数据并计算数据的隶属度数值,完成智能挖掘。实验结果表明,所提算法具有较好的数据聚类效果,强项集挖掘后剩余的候选项集数量较少,整体数据挖掘耗时远低于传统算法,挖掘精度高达90%。
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关键词
多维多层关联数据
聚类
基本频繁向量
强项集
挖掘
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Keywords
multi-dimensional multi-layer association data
clustering
basic frequent vector
strong itemsets
mining
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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