搜索到1171篇“ 最小支持度“的相关文章
- 基于动态最小支持度的增量频繁序列挖掘
- 2024年
- 在轨迹数据集有新增数据且最小支持度变更情况下,为了实现频繁轨迹集能够快速更新以及解决轨迹数据库占用大量存储空间的问题,提出基于动态最小支持度的增量频繁序列挖掘算法。该算法能够充分利用频繁轨迹集信息,在有新增轨迹数据加入原始轨迹数据集且最小支持度变更时,通过频繁轨迹序列与频繁1序列相连接生成候选序列,利用非频繁轨迹后缀子序列置信度来估计非频繁轨迹支持度,实现动态更新频繁项集,并且在挖掘频繁轨迹后不再需要保存原始轨迹数据。通过轨迹数据集的挖掘实验,验证了本文算法支持度估计的精度和算法的有效性。
- 贺帆刘漫丹钟超
- 关键词：动态数据最小支持度PREFIXSPAN
- 面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法
- 一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，包括步骤如下：步骤1、数据剔异，步骤2、以车站属性分类，形成各车站的故障信息；步骤3、产生序列子集：对步骤2中产生的每个车站的故障信息进行以时间顺序排序产生列表；采用非固定窗...
- 李文锋
- 最小支持度挖掘算法在高校学生成绩关联规则的应用被引量：3
- 2023年
- 以漳州科技职业学院市场营销专业152名学生47门课程的成绩信息作为研究数据,根据课程成绩分布规律,利用标准差划分等级进行成绩离散化处理,针对传统关联规则Apriori算法单一的最小支持度的局限性,提出了一种自适应多最小支持度关联规则算法,采用统计拟合方法实现最小支持度和最小置信度的自适应取值,并将置信度和提升度相结合的模式筛选出有价值的规则,从而得到市场营销专业不同课程的关联性,为创新人才培养改革提供参考。
- 柯红香
- 关键词：数据挖掘关联规则
- 基于动态多最小支持度的用户频繁轨迹挖掘被引量：1
- 2022年
- 为解决频繁轨迹模式挖掘中单一最小支持度带来的问题,提出一种多最小支持度的频繁序列挖掘算法,根据获取的用户历史轨迹数据确定用户多最小支持度获取模型。由于仅通过PrefixSpan算法挖掘出用户的历史频繁轨迹模式,无法了解用户在一段时间内的地点偏好变化,通过动态加权的方式结合之前挖掘出的用户频繁轨迹模式得到用户在不同时期的地点偏好变化,利用序列压缩和序列匹配减少用户频繁轨迹模式的存储空间。通过实例挖掘,验证了改进算法的有效性。
- 严爱俐刘漫丹
- 关键词：校园无线网络多最小支持度
- 一种基于最小支持度的轨迹隐私保护方法被引量：1
- 2021年
- 为提高发布轨迹数据的隐私保护程度和数据可用效率,提出了一种基于最小支持度的轨迹数据隐私保护方法support-set.在满足最小支持度的条件下,使用距离最近的归纳化集合代替真实的位置点,通过最小化原始轨迹数据库和匿名化处理后的轨迹数据库之间的距离,能够保护用户的隐私信息和提高数据的可用性.最后,通过实验验证了提出方法的可行性和有效性.
- 胡兆玮
- 关键词：隐私保护最小支持度
- 面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法
- 一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，包括步骤如下：步骤1、数据剔异，步骤2、以车站属性分类，形成各车站的故障信息；步骤3、产生序列子集：对步骤2中产生的每个车站的故障信息进行以时间顺序排序产生列表；采用非固定窗...
- 李文锋
- 文献传递
- 一种基于频率的多最小支持度挖掘算法被引量：2
- 2020年
- 关联规则是描述数据集中不同项之间的稳藏关系,现有的挖掘算法大多是挖掘数据集中满足用户指定的最小支持度和最小置信度约束的所有关联项。由于仅有一个最小支持度用于整个数据集,如果最小支持度很高,则不能发现出现频率较低的项目;如果最小支持度太低,则会出现规则爆炸的现象。为此,提出一种基于频率的多最小支持度挖掘算法,该算法将数据集中各项目实际频率作为其最小项目支持度,并通过设置项目频率最小阈值控制频繁项集的产生。在合成数据集、Zoo数据集和kaggle提供的数据集上的实验结果表明,该算法能更加有效地挖掘关联规则。
- 古良云乐红兵
- 关键词：关联规则多最小支持度数据挖掘
- 多最小支持度关联规则改进算法被引量：4
- 2019年
- 由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间.
- 梁杨钱晓东
- 关键词：大数据频繁项集关联规则多最小支持度
- 基于紧凑模式树和多最小支持度的频繁模式挖掘算法研究
- 大数据时代最典型的特征是“数据爆炸，信息匮乏”，因此对数据的分析挖掘提出了更高的要求。数据挖掘旨在把隐藏在海量且杂乱数据背后的知识和信息提取出来，并归纳出隐含在其中的内在规律，为后续决策做出科学性地指导。频繁模式挖掘作为...
- 魏恩超
- 关键词：大数据频繁模式挖掘算法
- 文献传递
- 基于多最小支持度关联规则的电子商务推荐系统的研究与实现
- 随着互联网技术的高速发展,数据开始呈指数式的增长,用户在海量的信息中越来越难找到自己所需要的信息。因此,如何在海量的数据中快速的找到自己所需要的信息,这将成为电子商务推荐系统的一个重要研究内容。本文从商品推荐系统的研究背...
- 陈星星
- 关键词：推荐系统关联规则多最小支持度HADOOP
- 文献传递
相关作者
- 叶润国
- 作品数：160被引量：259H指数：9
- 供职机构：中国电子技术标准化研究院
- 研究主题：网络安全 网络 多模式 异常检测 脚本
- 周涛
- 作品数：69被引量：9H指数：2
- 供职机构：北京启明星辰信息技术股份有限公司
- 研究主题：网络数据包 入侵检测 日志 SQL注入 信息管理
- 杨君锐
- 作品数：26被引量：60H指数：6
- 供职机构：西安科技大学计算机科学与技术学院
- 研究主题：关联规则 数据挖掘 最小支持度 频繁项目集 最大频繁项目集
- 董祥军
- 作品数：122被引量：201H指数：8
- 供职机构：齐鲁工业大学
- 研究主题：负关联规则 数据挖掘 客户购买行为 数据库 置信度
- 常浩
- 作品数：13被引量：26H指数：3
- 供职机构：太原大学计算机工程系
- 研究主题：多最小支持度 关联规则 数据挖掘 云计算 SOA
