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基于分解数据库的FP-growth算法关联规则研究 被引量:10
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作者 刘艺 张海涛 +1 位作者 刘奇燕 石硕 《计算机与数字工程》 2018年第7期1306-1310,1416,共6页
论文针对频繁模式增长算法(FP-growth)中存在的频繁模式树(FP-tree)占据空间过大等问题,提出了一种改进的FP-growth算法,该算法采用分解数据库思想对事务数据库进行分类后分别挖掘以提高算法效率,并在提取规则时增加约束条件以更好地适... 论文针对频繁模式增长算法(FP-growth)中存在的频繁模式树(FP-tree)占据空间过大等问题,提出了一种改进的FP-growth算法,该算法采用分解数据库思想对事务数据库进行分类后分别挖掘以提高算法效率,并在提取规则时增加约束条件以更好地适用于所研究的医疗数据。实验结果表明,该算法的计算效率、产生的关联规则数量方面的性能明显优于经典的Apriori算法和FP-growth算法。通过对糖尿病以及它的三种主要并发症的关联规则的研究,获得糖尿病主要并发症发病概率定量关系(高血压>高脂血症>冠心病)以及肥胖增大患糖尿病并发症概率的规则,对于糖尿病并发症的前期预防有一定参考价值。 展开更多
关键词 改进FP-growth算法 关联规则 散列表 数据库分解 规则提取 糖尿病并发症
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一种改进的时态关联规则算法
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作者 陈宫 牛秦洲 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第6期189-192,共4页
针对传统关联规则挖掘中可能会忽略具有时间因素的关联规则的问题,提出了一种具有时间约束的改进时态关联规则算法.该算法通过计算模式平均支持度、数据集平均支持度、模式集中度等参数来判断Apriori算法所得到的模式是否在某一时间区... 针对传统关联规则挖掘中可能会忽略具有时间因素的关联规则的问题,提出了一种具有时间约束的改进时态关联规则算法.该算法通过计算模式平均支持度、数据集平均支持度、模式集中度等参数来判断Apriori算法所得到的模式是否在某一时间区域数据集上具有较高支持度,再对该数据集进行进一步挖掘,以找到更精确的和时间相关的模式,从而得到单个或不同时间区间上的关联规则以及跨时间区间和跨事务的关联规则.通过实验分析,该算法是可行的,并在实际应用中有一定的意义. 展开更多
关键词 数据挖掘 时态关联规则 时态数据 支持度 集中度
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