搜索到1581篇“ 频繁项挖掘“的相关文章
全部数字资源类型
相关度排序
一种基于频繁项挖掘的多维时间序列同步模体发现方法
本发明公开了一种基于频繁项挖掘的多维时间序列同步模体发现方法，首先，使用单维时间序列模体挖掘方法发现单个维度内的K‑模体；根据多个维度中每个模体实例出现的时间，构造同步模体实例；其次，每个同步模体实例视为关联规则挖掘中的...
王继民朱旭崔明星
基于本地化差分隐私的流数据频繁项挖掘算法
黄腾
基于闭合频繁项挖掘的未知协议报文聚类方法和系统
本发明公开了一种基于闭合频繁项挖掘的未知协议报文聚类方法和系统，将目标协议的数据报转换成报文，进而将报文划分成不同类型。对报文进行分词；根据分词及其频繁度，挖掘报文中的闭合频繁项。在此基础上，依据闭合频繁项对报文进行向量...
洪征李毅豪林培鸿
一种基于频繁项挖掘的多维时间序列同步模体发现方法
本发明公开了一种基于频繁项挖掘的多维时间序列同步模体发现方法，首先，使用单维时间序列模体挖掘方法发现单个维度内的K‑模体；根据多个维度中每个模体实例出现的时间，构造同步模体实例；其次，每个同步模体实例视为关联规则挖掘中的...
王继民朱旭崔明星
文献传递
基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法和装置
本申请涉及一种基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法。所述方法包括：获取数据集；根据反映随机变量之间关联度的关联规则，构建关联规则集；从数据集提取频繁项集后对预先设置的贝叶斯网络进行学习，得到最大频繁项集对应的最大贝叶斯...
周鋆李昡熠孙宝丹张维明朱先强
基于双云模型的云外包数据隐私保护频繁项挖掘方法
本发明属于数据隐私保护领域，主要涉及隐私保护数据挖掘问题，具体涉及一种基于双云模型的云外包数据隐私保护频繁项挖掘方法。本发明在双云模型下，提出一种针对云外包数据的隐私保护频繁项挖掘方法，该方法基于秘密共享和同态加密技术，...
陈荣茂王小峰柳林邢倩倩王毅陈锦榕
文献传递
基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法和装置
本申请涉及一种基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法。所述方法包括：获取数据集；根据反映随机变量之间关联度的关联规则，构建关联规则集；从数据集提取频繁项集后对预先设置的贝叶斯网络进行学习，得到最大频繁项集对应的最大贝叶斯...
周鋆李昡熠孙宝丹张维明朱先强
文献传递
基于闭合频繁项挖掘的未知协议报文聚类方法和系统
本发明公开了一种基于闭合频繁项挖掘的未知协议报文聚类方法和系统，将目标协议的数据报转换成报文，进而将报文划分成不同类型。对报文进行分词；根据分词及其频繁度，挖掘报文中的闭合频繁项。在此基础上，依据闭合频繁项对报文进行向量...
洪征李毅豪林培鸿
文献传递
基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构学习算法BNSL-FIM被引量：7
2021年
贝叶斯网络能够表示不确定知识并进行推理计算表达,但由于实际样本数据存在噪声和大小限制以及网络空间搜索的复杂性,贝叶斯网络结构学习始终会存在一定的误差。为了提高贝叶斯网络结构学习的准确度,提出了以最大频繁项集和关联规则分析结果为先验知识的贝叶斯网络结构学习算法BNSL-FIM。首先从数据中挖掘出最大频繁项集并对该项集进行结构学习,之后使用关联规则分析结果对其进行校正,从而确定基于频繁项挖掘和关联规则分析的先验知识。然后提出一种融合先验知识的BDeu评分算法进行贝叶斯网络结构学习。最后在6个公开标准的数据集上开展了实验,并对比引入先验/不引入先验的结构与原始网络结构的汉明距离,结果表明所提算法与未引入先验的BDeu评分算法相比显著提高了贝叶斯网络结构学习的准确度。
李昡熠周鋆
关键词：贝叶斯网络关联规则分析APRIORI算法
一种基于Spark平台的不确定数据集频繁项挖掘方法
本发明涉及一种基于Spark平台的不确定数据集频繁项挖掘方法，属于数据挖掘领域。本发明基于Spark大数据框架，提出了一种新颖的UWPFP‑tree结构，并行化处理数据集，且不需要对数据集进行多次扫描，不会产生大量候选集...
丁家满杨阳
文献传递
加载更多 ∨

相关作者

杨卫民
作品数：30被引量：132H指数：6
供职机构：中南林业科技大学
研究主题：数字水印 联机分析处理 自嵌入 数据挖掘 离散余弦变换
谭骏珊
作品数：67被引量：309H指数：9
供职机构：中南林业科技大学计算机与信息工程学院
研究主题：数据挖掘 联机分析处理 冰冻灾害 管理信息系统 数据库
邝祝芳
作品数：97被引量：213H指数：9
供职机构：中南林业科技大学
研究主题：卸载 频谱分配 计算网络 异构网络 资源分配
辛动军
作品数：18被引量：38H指数：4
供职机构：中南林业科技大学
研究主题：数据挖掘 数据流 频繁项 频繁项挖掘 移动自组网
张玉
作品数：22被引量：24H指数：3
供职机构：哈尔滨工业大学
研究主题：生物质 权值 数据流 高温热解 高温