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一种基于最大 频繁 模式 非相似性的异常网络流量检测方法 最大 频繁 模式 非相似性的异常网络流量检测方法。包括：步骤1，利用模式 增长法挖掘网络流量中的最大 频繁 模式 ，有效发现网络流量中属性的关联关系；步骤2，利用挖掘得到的具有强关联关系的网络流量的属性，构建基于最...基于最大 频繁 模式 挖掘的多段支持度数据集成系统 被引量：1 2023年 最大 频繁 模式 挖掘算法,设计数据流处理模块,输出挖掘的数据流频繁 项集。设计多段支持度数据实时加载模块,抽取点对点同步数据,再引入5G专网数字孪生模型理念,构建多段支持度数据库,分析、集成与存储数据。根据系统测试结果可知,设计系统应用后,集成数据平均时耗最多不超过1.5 s,集成效率得到了提高。关键词：数据集成 密集型数据最大 频繁 模式 挖掘方法研究 2022年 最大 频繁 模式 时,没有对密集型数据进行预处理,无法消除密集型数据中存在的噪声,导致方法存在去噪性能差、挖掘效率低和挖掘准确率低的问题。提出密集型数据最大 频繁 模式 挖掘方法,采用曲波变换方法对密集型数据进行稀疏描述,依据压缩感知理论,通过OMP算法消除密集型数据中存在的噪声,实现数据的去噪处理。在此基础上,建立分布式窗口树,通过更新分布式增量、分布式剪枝处理和频繁 模式 输出三个部分完成密集型数据最大 频繁 模式 的挖掘。仿真结果表明,所提方法的去噪性能好、挖掘效率高、挖掘准确率高。关键词：最大频繁模式 压缩感知理论 数据挖掘 一种基于最大 频繁 模式 非相似性的异常网络流量检测方法 最大 频繁 模式 非相似性的异常网络流量检测方法。包括：步骤1，利用模式 增长法挖掘网络流量中的最大 频繁 模式 ，有效发现网络流量中属性的关联关系；步骤2，利用挖掘得到的具有强关联关系的网络流量的属性，构建基于最...文献传递 基于最大 频繁 模式 的动态规则库构建方法 最大 频繁 模式 的动态规则库构建方法，包括以下步骤：输入Web日志数据集，并对其进行数据过滤，将时间格式转化为时间戳，将IP和URL映射为数字；进行用户识别和会话识别，构造WASD；遍历WASD的每行，过滤...文献传递 基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大 频繁 模式 挖掘算法 被引量：1 2020年 最大 频繁 模式 挖掘算法。有序FP-tree结构不仅可以减少空间的浪费,而且由于树结构的有序性,在挖掘数据时可以减少挖掘事务项的数量,从而加快挖掘效率。算法采用垂直投影方案实现数据分解,基于投影数据库创建局部树结构,从而进一步减少对系统空间资源的浪费。采用优化策略加快挖掘效率。实验验证了算法的可行性和优越性。关键词：投影数据库 最大频繁项集 基于最大 频繁 模式 挖掘的移动政务系统场景化服务研究 被引量：4 2020年 最大 频繁 模式 挖掘的方法对移动政务系统场景化服务进行深入研究,在对不同用户聚类的基础上挖掘不同类型用户频繁 接入的场景,并基于挖掘出的规律为用户提供针对性的服务。[结果/结论]移动政务系统的场景化服务既能为用户在任何时间、任何地点提供任何信息,也可以为用户在适当的时间和地点推送适当的信息,移动政务系统场景化服务就是要从满足用户的多元化和个性化服务的方式转向满足用户的场景化信息需求,由以用户为中心转向于以场景为中心,最终提升移动政务用户信息接受的愉悦度。关键词：移动政务 数据挖掘 最大频繁模式 最大 频繁 模式 挖掘算法的改进2019年 最大 频繁 模式 挖掘算法.DFP-tree是一种创建树结构的方法,它可以提高创建树结构的效率;利用DFP-数组可以快速获得事务项对应的条件模式 基的频繁 项集和支持度计数,快速生成最大 频繁 模式 和创建条件子树,从而提高挖掘效率.实验验证了算法的优越性.关键词：最大频繁项集 基于投影二维表的最大 频繁 模式 挖掘算法 2019年 最大 频繁 模式 挖掘算法。算法只需要遍历一次事务数据库,并将数据信息存入投影数据库中,在挖掘事务项时才会从投影数据库中提取相关的数据信息生成投影二维表,从而减少对内存空间的占用,算法虽然采用递归方式,但组合策略可实现减少条件投影二维表的规模,以达到减少空间;并结合减挖策略来减少挖掘事务项的个数,以达到提高挖掘效率的目的;实验验证了算法的可行性和优越性。关键词：最大频繁项集 基于有序FP-tree结构和二维表的最大 频繁 模式 挖掘算法 2019年 最大 频繁 模式 挖掘算法.有序FP-tree结构可以减少空间的浪费.基于树结构的有序性,算法在挖掘数据时可以减少挖掘事务项的数量,加快挖掘效率.算法采用二维表存储挖据事务项的路径信息及交集,采用相应的计算方法可以在不产生条件子树的情况下快速得到最大 频繁 项集,并避免没必要的挖掘过程减少超集检测,既减少了空间的浪费,又加快了执行效率.关键词：最大频繁项集
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