加权支持度相关论文
关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个重要的研究方向，它反映了一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。IBM公司Almaden研究中心......
随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度增长。当数据量极度增长时，如果没有有效的方法，由计算机及信......
序列模式挖掘是在指定的序列数据集中发现满足最小支持度的所有频繁序列,目前在电子商务领域中获得了广泛的应用。传统序列模式挖......
加权关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中研究的热点问题之一。它解决了传统的关联规则挖掘中只考虑项出现的频率,不考虑项的重要......
对双铰四次弹性拱的混沌行为在横向周期荷载下的混沌行为进行了研究。首先利用拱的单元平衡方程建立了拱的二阶三次非线性动力学模......
将关联规则挖掘算法推广到图像标注领域,提出了适用于图像语义标注任务的加权关联规则挖掘算法。通过为每个标签及标签集合赋予一......
目的:通过增加中医处方药物的剂量特征改进关联规则算法以探寻处方规律。方法:将处方药物的平均剂量以及配伍减毒增效关系纳入关联......
关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同。然而在现实中......
针对不一致数据库，定义属性权重及缺省规则加权支持度概念，在此基础上给出一种缺省规则挖掘算法。......
关联规则挖掘可以发现大量数据项集之间隐含的关系，在许多领域得到了广泛应用。目前很多关联规则挖掘算法已经被提出，这些算法一般都......
关联规则挖掘算法在实际应用中存在如下假设,即假定每个属性的重要性相同。因此,将其应用于入侵检测时,很可能挖掘出大量无用规则,......
将项目权值引入传统关联规则挖掘中是在项目属性上的扩展。本文分析项目权值对加权关联规则挖掘的影响,并对加权关联规则现有的算......
针对关联规则数据挖掘在实际应用中出现的问题:不能挖掘小概率事件中的关联规则, 提出了基于概率分布的加权关联规则挖掘算法。......
本文在引入规则加权支持度概念后,提出了一种基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法--MDWRBR算法.实验结果表明,该算法能有效地过滤......
基于Apriori的加权频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多的问题。为此,提出一种基于动态项集计数的加权频繁项集算法。该算法采用......
化工事故发生的根原因多是由人的不安全行为、机械或物的不安全状态等引发,其本质是企业管理上的缺陷。挖掘根原因间、根原因与事......
针对当前加权关联规则算法中存在的运算效率低、无关规则量大、有效规则难以发现的问题,提出一种基于项目排序和权值矩阵的关联规......
针对基于WN-list加权频繁项集挖掘算法(NFWI)中挖掘加权频繁项集(FWI)效率低的问题,提出了一种基于WNegNodeset结构的加权频繁项集......
为保障发布/订阅分布式系统的安全运行,需实时监控系统的运行模式,以发现系统的异常状态,因此识别出系统中正常的运行模式是状态监......
针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对Diff......
为解决具有关联性数据的缺失值问题,提出一种结合相关系数与相似性匹配作用于离散型数据填补缺失值的方法。首先,在非缺失数据源中......
在超市购物数据处理时,常用Apriori算法对顾客"购物篮"进行分析;由于计算量大,Apriori算法通过使用最小支持度阈值和剪枝技术,控制......
考虑属性数量和属性权值对关联规则的影响,提出一种新的加权支持度和加权置信度计算方法,在挖掘加权关联规则时通过改进加权支持度......
挖掘加权频繁项集是多种数据挖掘应用中的关键问题,为提高传统加权频繁项集挖掘算法的性能,在研究概念格模型和差集Diffsets理论的......
目的本课题从中医处方药物的配伍规律以及剂量入手,通过改进关联规则挖掘模型,探索针对真实世界用药规律研究的数据挖掘新方法。方......
针对传统的搜索引擎关键词提取算法在实现检索时存在的局限性,本文通过对数据挖掘中的关联规则相关算法进行改进,并将改进后的算法......
心肌细胞钙离子实时激光扫描共聚焦光学切片呈现为点状分布的荧光图像并且受到噪声的严重干扰,单独利用模糊C均值聚类不能对这种图......
针对毕达哥拉斯环境下的多属性群决策问题,首先,将毕达哥拉斯模糊数和幂均算子相结合,创造性地拓展了一种新的改进加权支持度;然后......
