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一种数据流中的频繁模式挖掘算法
被引量：
3
1
作者
朱琼
施荣华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1463-1466,共4页
时序数据流的无限性、流动性和不规则性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用。针对时序数据流的特点,提出了一类特殊非规则数据流频繁模式挖掘的新算法。新算法采用时序数据分段的思想,逐段挖掘局部频繁模式,然后依据局部频繁模式有效...
时序数据流的无限性、流动性和不规则性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用。针对时序数据流的特点,提出了一类特殊非规则数据流频繁模式挖掘的新算法。新算法采用时序数据分段的思想,逐段挖掘局部频繁模式,然后依据局部频繁模式有效地挖掘出所有的全局频繁模式。将新算法应用于电信领域的收入保障项目之中,结果表明,新算法具有良好的性能,能有效发现挖掘时序数据流中的频繁模式。
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关键词
数据流
频繁
模式
非规则
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
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职称材料
传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法
被引量：
4
2
作者
洪月华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期58-60,94,共4页
研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点,提出基于传感器网络的分布式数据流的频繁项集挖掘算法FIMDS。该算法基于FP-tree快速挖掘出传感器节点上单...
研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点,提出基于传感器网络的分布式数据流的频繁项集挖掘算法FIMDS。该算法基于FP-tree快速挖掘出传感器节点上单一数据流的局部频繁项集,然后通过路由将其在无线传感器网络里逐层上传合并,在Sink节点上汇聚后,采用自顶向下的高效剪枝策略挖掘出全局频繁项集。实验结果表明,该算法能有效地大幅度减少候选项集,降低无线传感器网络中的通信量,并有较高的时间和空间效率。
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关键词
无线传感器网络
分布式数据流
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
数据挖掘
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职称材料
一种无候选集产生的并行关联规则挖掘算法
被引量：
2
3
作者
何中胜
刘宗田
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第24期163-165,共3页
FPT(模式增长树)算法是一种不产生候选项集的串行关联规则挖掘算法,在效率上都优于基于Apriori的系列算法,因此该文利用FPT算法思想提出一种无候选集生成的并行关联规则算法PFPT,并与CD算法进行比较,结果表明该算法效率较CD算法优。
关键词
FPT
关联规则
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
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职称材料
基于Spark框架的大数据局部频繁项集挖掘算法设计
被引量：
7
4
作者
王黎
吕殿基
《微型电脑应用》
2021年第4期130-132,136,共4页
目前研究大数据局部频繁项集挖掘一般采用深度挖掘数据信息的算法设计,但其挖掘成本过高,挖掘效率过低,因此,基于Spark框架提出一种新式大数据局部频繁项集挖掘算法设计。筛选大数据局部频繁项集挖掘算法,结合框架结构分析方式处理挖掘...
目前研究大数据局部频繁项集挖掘一般采用深度挖掘数据信息的算法设计,但其挖掘成本过高,挖掘效率过低,因此,基于Spark框架提出一种新式大数据局部频繁项集挖掘算法设计。筛选大数据局部频繁项集挖掘算法,结合框架结构分析方式处理挖掘信息,根据筛选的算法分析数据挖掘的深层内容,并不断调节数据挖掘与挖掘空间之间的矛盾,缓解挖掘算法的挖掘压力,结合先前研究,调整挖掘状态,完成大数据局部频繁项集挖掘算法设计。实验结果表明,基于Spark框架的大数据局部频繁项集挖掘算法设计能够更迅速地提高数据挖掘效率,在降低成本投入的情况下具备更高的挖掘效率。
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关键词
Spark框架
大数据
局部
频繁
项
集
项
集
挖掘算法
算法设计
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职称材料
基于游程编码的最大频繁项集挖掘算法
被引量：
1
5
作者
王茂华
郝云力
储小静
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2015年第19期49-51,共3页
最大频繁项集的挖掘是数据挖掘领域的一个重要的研究方向.本文提出了一种基于游程编码的最大频繁项集的挖掘算法.该算法只需扫描一次数据库,将数据库转换为0-1游程编码表示的形式,并以链表数组存储转换后的数据库.使用深度优先搜索得到...
最大频繁项集的挖掘是数据挖掘领域的一个重要的研究方向.本文提出了一种基于游程编码的最大频繁项集的挖掘算法.该算法只需扫描一次数据库,将数据库转换为0-1游程编码表示的形式,并以链表数组存储转换后的数据库.使用深度优先搜索得到所有的局部最大频繁项集.实验结果表明,该算法的时间开销优于FPMAX算法.
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关键词
最大
频繁
项
集
游程编码
深度优先搜索
局部
最大
频繁
项
集
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职称材料
题名
一种数据流中的频繁模式挖掘算法
被引量：
3
1
作者
朱琼
施荣华
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1463-1466,共4页
文摘
时序数据流的无限性、流动性和不规则性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用。针对时序数据流的特点,提出了一类特殊非规则数据流频繁模式挖掘的新算法。新算法采用时序数据分段的思想,逐段挖掘局部频繁模式,然后依据局部频繁模式有效地挖掘出所有的全局频繁模式。将新算法应用于电信领域的收入保障项目之中,结果表明,新算法具有良好的性能,能有效发现挖掘时序数据流中的频繁模式。
关键词
数据流
频繁
模式
非规则
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
Keywords
data stream
frequent pattern
irregular
local frequent item
global frequent item
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法
被引量：
4
2
作者
洪月华
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西经济管理干部学院计算机系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期58-60,94,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61064002)
广西自然科学基金青年项目(2012jjBAG0074)
广西教育厅项目(200103YB195)资助
文摘
研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点,提出基于传感器网络的分布式数据流的频繁项集挖掘算法FIMDS。该算法基于FP-tree快速挖掘出传感器节点上单一数据流的局部频繁项集,然后通过路由将其在无线传感器网络里逐层上传合并,在Sink节点上汇聚后,采用自顶向下的高效剪枝策略挖掘出全局频繁项集。实验结果表明,该算法能有效地大幅度减少候选项集,降低无线传感器网络中的通信量,并有较高的时间和空间效率。
关键词
无线传感器网络
分布式数据流
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
数据挖掘
Keywords
Wireless sensor network, Distributed data streams, Local frequent itemsets, Global frequent itemsets, Datamining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种无候选集产生的并行关联规则挖掘算法
被引量：
2
3
作者
何中胜
刘宗田
机构
上海大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第24期163-165,共3页
基金
上海市科学技术基金项目资助(编号:01JC14022)
文摘
FPT(模式增长树)算法是一种不产生候选项集的串行关联规则挖掘算法,在效率上都优于基于Apriori的系列算法,因此该文利用FPT算法思想提出一种无候选集生成的并行关联规则算法PFPT,并与CD算法进行比较,结果表明该算法效率较CD算法优。
关键词
FPT
关联规则
局部
频繁
项
集
全局
频繁
项
集
Keywords
FPT,association rules,local frequent itemset,global frequentItemset
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于Spark框架的大数据局部频繁项集挖掘算法设计
被引量：
7
4
作者
王黎
吕殿基
机构
北京经济管理职业学院信息学院
出处
《微型电脑应用》
2021年第4期130-132,136,共4页
文摘
目前研究大数据局部频繁项集挖掘一般采用深度挖掘数据信息的算法设计,但其挖掘成本过高,挖掘效率过低,因此,基于Spark框架提出一种新式大数据局部频繁项集挖掘算法设计。筛选大数据局部频繁项集挖掘算法,结合框架结构分析方式处理挖掘信息,根据筛选的算法分析数据挖掘的深层内容,并不断调节数据挖掘与挖掘空间之间的矛盾,缓解挖掘算法的挖掘压力,结合先前研究,调整挖掘状态,完成大数据局部频繁项集挖掘算法设计。实验结果表明,基于Spark框架的大数据局部频繁项集挖掘算法设计能够更迅速地提高数据挖掘效率,在降低成本投入的情况下具备更高的挖掘效率。
关键词
Spark框架
大数据
局部
频繁
项
集
项
集
挖掘算法
算法设计
Keywords
Spark framework
local frequent itemsets of big data
itemset mining algorithm
algorithm design
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于游程编码的最大频繁项集挖掘算法
被引量：
1
5
作者
王茂华
郝云力
储小静
机构
阜阳师范学院
出处
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2015年第19期49-51,共3页
基金
安徽省教育厅基金项目(2014zy138)
阜阳师范学院基金资助项目(2015FSKJ13)
文摘
最大频繁项集的挖掘是数据挖掘领域的一个重要的研究方向.本文提出了一种基于游程编码的最大频繁项集的挖掘算法.该算法只需扫描一次数据库,将数据库转换为0-1游程编码表示的形式,并以链表数组存储转换后的数据库.使用深度优先搜索得到所有的局部最大频繁项集.实验结果表明,该算法的时间开销优于FPMAX算法.
关键词
最大
频繁
项
集
游程编码
深度优先搜索
局部
最大
频繁
项
集
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种数据流中的频繁模式挖掘算法
朱琼
施荣华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
2
传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法
洪月华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
3
一种无候选集产生的并行关联规则挖掘算法
何中胜
刘宗田
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
2
下载PDF
职称材料
4
基于Spark框架的大数据局部频繁项集挖掘算法设计
王黎
吕殿基
《微型电脑应用》
2021
7
下载PDF
职称材料
5
基于游程编码的最大频繁项集挖掘算法
王茂华
郝云力
储小静
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2015
1
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职称材料
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