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一种基于分形维的快速属性选择算法 被引量:14
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作者 鲍玉斌 王琢 +1 位作者 孙焕良 于戈 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期527-530,共4页
属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操... 属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操作的投影特性,根据E维的分形树导出E 1维的分形树(用来计算分形维的数据结构)·因此,只需扫描一次数据集,避免了FDR算法多次扫描数据集的问题·通过图像特征数据集合和合成的分形数据集对两种算法进行性能测试·实验结果显示,IFAS算法明显优于FDR算法·IFAS算法的时间和空间复杂度都为O(n),响应时间与属性维数呈线性关系· 展开更多
关键词 属性选择 分形 分形维 数据挖掘 计盒维数 分形树 合并
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基于中医传承辅助平台探索对药治疗反流性食管炎的作用及临床验证 被引量:3
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作者 郭政 唐艳萍 +5 位作者 史欣 刘磊 刘思雨 刘琰 弓艳霞 杨磊 《中国中西医结合消化杂志》 CAS 2023年第8期609-614,共6页
目的探讨中医药治疗反流性食管炎(reflux esophagitis,RE)的核心药物、组方规律和核心组合,为临床用药提供理论依据。方法收集万方、维普、中国知网中中医药治疗RE的相关文献,筛选并建立方剂数据库,运用中医传承辅助系统(V2.5)软件进行... 目的探讨中医药治疗反流性食管炎(reflux esophagitis,RE)的核心药物、组方规律和核心组合,为临床用药提供理论依据。方法收集万方、维普、中国知网中中医药治疗RE的相关文献,筛选并建立方剂数据库,运用中医传承辅助系统(V2.5)软件进行用药规律挖掘。并选取2022年1月-2023年1月就诊于南开医院的RE患者60例,以筛选出的核心对药为基础进行辨证施治,观察治疗前后的临床效果。结果筛选出治疗RE相关方剂101首,涉及中药133种,涉及的主要证型为肝胃郁热证、肝胃不和证、寒热错杂证。肝胃郁热证相关方剂,黄连、吴茱萸、半夏、甘草、柴胡使用频率较高,对药“黄连-吴茱萸”出现频率较高;肝胃不和证相关方剂,柴胡、甘草、白芍、半夏、黄连使用频率较高,对药“白芍-柴胡”出现频率较高;寒热错杂证相关方剂,干姜、黄连、黄芩、半夏使用频率较高,角药“干姜-黄连-黄芩”出现频率较高。用以上核心对药对RE患者三大主要证型进行辨证论治,给予8周的中药治疗后,食管下括约肌静息压及残余压明显升高(P<0.05),平均远段收缩积分(DCI)值明显升高(P<0.05),Demeester评分明显降低(P<0.05)。结论临床RE以肝胃郁热证、肝胃不和证和寒热错杂证多见,中医药防治RE主要从肝胃论治,治法以疏肝泄热、和胃降逆为主,用药多辛苦合用、寒温并调。“黄连-吴茱萸”、“白芍-柴胡”、“干姜-黄连-黄芩”分别为上述不同证型的核心对药或角药,治疗RE的具有良好的临床应用效果,值得推广。 展开更多
关键词 反流性食管炎 对药 数据挖掘 中医传承辅助系统 临床应用
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基于数据挖掘的电子商务推荐系统 被引量:3
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作者 孙晶 孙旭 《仪器仪表用户》 2011年第6期88-90,共3页
基于数据挖掘的电子商务推荐系统,通过使用关联规则算法来对客户的事务执行购物篮分析,知道那些产品比较热销,以及一个特定商品与另一个商品被一起购买的可能性有多大。从而通过商品的推荐和捆绑销售,为客户提供个性化服务,同时实现利... 基于数据挖掘的电子商务推荐系统,通过使用关联规则算法来对客户的事务执行购物篮分析,知道那些产品比较热销,以及一个特定商品与另一个商品被一起购买的可能性有多大。从而通过商品的推荐和捆绑销售,为客户提供个性化服务,同时实现利益的最大化。在总结前人挖掘模型的基础上,设计了基于Apriori算法的电子商务推荐系统。Apriori算法作为最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,简单可靠,适合于机器学习。 展开更多
关键词 电子商务推荐 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法
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基于关联规则的动态数据库快速挖掘算法
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作者 王宗江 《潍坊学院学报》 2007年第6期28-31,共4页
关联规则的动态快速挖掘算法(Dynamic Fast Mining Algorithm,DFMA),不需要重复扫描原始数据库,克服关联规则挖掘最具代表性的方法Apriori算法耗时多、无法在线挖掘等诸多弱点。可支持在线挖掘及渐进式挖掘的需求。利用DFMA多层同步处... 关联规则的动态快速挖掘算法(Dynamic Fast Mining Algorithm,DFMA),不需要重复扫描原始数据库,克服关联规则挖掘最具代表性的方法Apriori算法耗时多、无法在线挖掘等诸多弱点。可支持在线挖掘及渐进式挖掘的需求。利用DFMA多层同步处理与更新的特性,搭配敏感度指数的定义,可以被用来挖掘对决策者有用的实时性信息。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 在线挖掘 渐进式挖掘
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