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题名快速挖掘全局频繁项目集
被引量：35
- 1
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作者
杨明
孙志挥
吉根林
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机构
东南大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期620-626,共7页
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基金
国家自然科学基金 (79970 0 92 )
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文摘
分布式环境中 ,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一 传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架 ,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集 ,且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高 为此 ,提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法———FMAGF FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集 ,可有效地减小网络通信量 ,提高全局频繁项目集挖掘效率
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关键词
数据挖掘
全局频繁项目集
频繁模式树
快速挖掘算法
布尔型关联规则
数据库
APRIORI算法
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Keywords
data mining
distributed database
global frequent itemsets
frequent pattern tree (FP tree)
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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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题名数据挖掘中的关联规则
被引量：5
- 2
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作者
潘福铮
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机构
湖北大学数学与计算机科学学院
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出处
《湖北大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第4期304-308,共5页
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文摘
关联规则(AssociationRules)是数据挖掘(DataMining)中的重要工具.系统综述关联规则的各种形式及研究动态,供读者对不同的对象与背景,有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题.
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关键词
数据挖掘
布尔型关联规则
属性
约简
粗糙集
定量型关联规则
数据库
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Keywords
data mining
association rules
attributions
reduction
rough set
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP1
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种基于多值属性的改进Apriori算法
被引量：5
- 3
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作者
赵龙
杨小兵
吴强
高宇
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机构
中国计量大学信息工程学院
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出处
《中国计量大学学报》
2017年第1期108-112,共5页
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文摘
随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.
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关键词
多维关联规则
多值属性
APRIORI算法
布尔型关联规则
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Keywords
multi-dimensional association rule
multi-valued attribute
Apriori algorithm
Boolean association rule
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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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题名一种基于进制转换的数值型关联规则分析方法
被引量：3
- 4
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作者
刘均
李人厚
郑庆华
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机构
西安交通大学电信学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期17-18,33,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60373105)
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文摘
针对基于区间划分的数值型关联规则分析方法存在的问题,提出了一种基于进制转换的分析方法。此方法将十进制的属性值转换为二进制,并将二进制数值的每一位映射为二个布尔型属性,在此基础上,再采用布尔型关联规则分析方法。相对于基于区间划分的方法,此方法的优点是转化过程不存在失真,且能有效地降低后续分析过程的时间复杂度。
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关键词
数值型关联规则
布尔型关联规则
完整模式
进制转换
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Keywords
Quantitative association rule
Boolean association rule
Integrated pattern
Decimal-binary conversion
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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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题名线性关联规则研究
被引量：1
- 5
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作者
王清毅
史东辉
何兵
蔡庆生
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机构
中国科技大学计算机系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第11期1349-1352,共4页
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基金
国家自然科学基金资助
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文摘
首先讨论了布尔型关联规则的不足 ,然后提出了线性关联规则的概念 ,详细讨论了线性关联规则的挖掘方法 ,具体给出了线性关联规则的挖掘过程 ,分析了线性关联规则的作用 .还给出了实验结果 。
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关键词
知识发现
线性关联规则
布尔型关联规则
定量关联规则
数据库
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Keywords
Knowledge discovery
Linear association rules
Boolean association rules
Quantitative association rules
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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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