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题名一种多概念层数值关联规则采掘方法
被引量：2
- 1
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作者
朱绍文
王泉德
黄浩
彭清涛
胡宏银
陆玉昌
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机构
华中师范大学电子与计算机研究所
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001年第2期104-107,共4页
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基金
清华大学智能技术与系统
国家重点实验室开放课题资助项目
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文摘
目前,数据采掘已成为人工智能、数据库等领域的重要研究课题.数据采掘是从大量的数据中自动高效地提取未知的、可用的、可信的、可理解的知识的数据处理新技术[1].为了便于理解,数据采掘的结果可以用人们熟悉的概念来表示.某一领域中的概念按其内涵和外延往往形成一定的关系.在数据采掘中,主要有概念格和概念层次两种描述这种关系的方法,概念格主要应用在数据采掘的粗糙集方法中[2],概念层次主要应用在多概念层布尔关联规则采掘[3,4]和面向属性的归纳方法[5]中.
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关键词
数据采掘
数值关联规则
概念层
数据库
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Keywords
Data mining,Quantitative association rule ,Conceptual hierarchy
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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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题名基于网络的数值关联规则挖掘方法
- 2
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作者
陈富赞
寇纪淞
李敏强
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机构
天津大学管理学院
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出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
2002年第4期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金 ( 6 9974 0 2 6
70 1 71 0 0 2 )
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文摘
关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 。
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关键词
数值关联规则
数据挖掘
最小支持度
最小可信度
知识发现
数据库
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Keywords
data mining
association rules
interval
minimum support
minimum confidence
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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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题名多概念层次的数值关联规则挖掘
被引量：2
- 3
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作者
高飞
谢维信
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机构
深圳大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001年第6期85-87,55,共4页
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文摘
1 引言
文[6]中将分类规则挖掘的方法扩展到数值关联规则挖掘的情况,其基本思想是:把一个数值属性x划分为若干个等分区间,于是一个三元组〈x, 1, u〉便可对应于一个布尔项目,其中[1,u]表示一个数值区间,之后再用类似于布尔关联规则的挖掘算法进行挖掘.这种采用区间分割的方法来刻画数值属性,存在三点不足之外:1)致使信息丢失;2)经济使规则具有误导性;3)产生许多冗余规则.
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关键词
数据库
数值关联规则
数据挖掘
多概念层次
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Keywords
Association rule
Categorical association rule
Quantitative association rule
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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
-
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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题名液体火箭发动机故障的数值型关联规则挖掘
被引量：2
- 5
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作者
李京浩
胡小平
韩泉东
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机构
国防科技大学航天与材料工程学院
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出处
《火箭推进》
CAS
2007年第2期7-11,58,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50376073)。
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文摘
数值型关联规则的算法大多是将多值属性关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题,而连续属性的离散化是数值型关联规则的核心问题。本文基于数值型关联规则的理论,用一种数理统计的方法进行连续属性的离散化。将该方法应用于某大型液体火箭发动机稳态段的热试车数据,然后利用FP-Growth算法对其进行测试,挖掘出了故障数据,进而验证了其可行性。
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关键词
液体推进剂火箭发动机
故障诊断
数值型关联规则
FP-GROWTH算法
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Keywords
liquid propellant rocket engine
fault diagnosis
quantitative association rules
FP-Growth arithmetic
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分类号
V434.1
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名入侵检测系统中的数值型关联规则挖掘方法
- 6
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作者
樊龙
薛贺
陈乐
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机构
西北工业大学计算机学院软件工程系
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出处
《微计算机应用》
2007年第1期22-26,共5页
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文摘
入侵检测技术弥补了传统安全机制的一些缺陷。基于数据挖掘的入侵检测系统的挖掘算法尚有不足之处。通过对聚类分析和关联分析的算法分别进行改进，构建出新的基于数值属性关联规则挖掘算法的入侵检测系统。运用此系统进行入侵检测实验，实验结果证明改进的算法效果良好。
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关键词
入侵检测
数据挖掘
关联分析
聚类分析
数值型关联规则
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Keywords
Intrusion Detection, Data Mining, Association analysis, Clustering, Quantitive 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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题名一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法
- 7
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作者
牛成林
李建强
刘吉臻
谭文
杨婷婷
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机构
华北电力大学控制科学与工程学院
华北电力大学能源与动力工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第11期1995-1998,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(E060107)资助
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文摘
数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变化后引起的规则维护问题.引入了隶属函数的概念,说明参数隶属度的确定问题,并通过实例演示算法过程.结果表明该算法可大幅提高效率并可正确揭示数据所蕴涵的知识,具有很好的实用性.
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关键词
数据挖掘
增量式算法
数值型关联规则
隶属函数
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Keywords
data mining
incremental updating
quantitative association rules subjection function
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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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