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基于支持度—置信度框架的传统模式挖掘方法其挖掘结果具有欺骗性,同时多数情况下,项目分部频度范围较大、阈值过高,导致无法获取有效规则.研究提出基于核心—吸附结构的模糊模式挖掘方法,对项目进行模糊化分析,充分考虑模式之间模糊权重因素,构建FFP树.从而较好地解决低频度有效模式的挖掘难题.
面向大规模医疗数据的模糊频繁模式挖掘研究
【摘 要】
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基于支持度—置信度框架的传统模式挖掘方法其挖掘结果具有欺骗性,同时多数情况下,项目分部频度范围较大、阈值过高,导致无法获取有效规则.研究提出基于核心—吸附结构的模糊
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院
【出 处】
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信息通信
【发表日期】
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2017年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（61602064,61502059）, 成都信息工程大学科研基金资助（KYTZ201615）
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