负关联规则相关论文
数据挖掘研究的一个重要领域就是关联规则挖掘，而对负关联规则的挖掘成为关联规则挖掘技术的一个研究热点。本文首先描述了负关联规......
近年来，数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)已成为涉及人工智能和数据库等学科的一门非常活跃的研究领域。......
本文首先介绍了数据挖掘的概念、任务及应用；其次给出关联规则的概念、属性、形式和种类；再次对关联规则挖掘技术的几种算法进行了研......
近年来，随着计算机和互联网的普及以及数据库技术的发展，各个应用领域的数据库中都积累了海量的数据，通过数据挖掘分析和理解这些数据......
XML(eXtensible Markup Language，可扩展标记语言)自发布之日起就以其良好的可扩展性受到业界的普遍欢迎和支持，越来越多的应用领域......
近几年来,随着计算机技术和互联网技术的普及以及数据库技术的发展,各个应用领域的数据库中都积累了大量的数据,通过数据挖掘技术......
关联规则的研究是数据挖掘的重要内容之一,现行的关联规则挖掘算法大多只针对单一数据库进行挖掘,但是实际应用中,往往碰到多个数......
关联规则的研究是数据挖掘的一个重要分支,已经引起很多学者的广泛关注。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识,尤其是关联规则的挖掘......
关联规则挖掘是数据挖掘中的重要内容之一,旨在发现大量数据中项集之间的关联或相关关系。将关联规则挖掘技术应用于Web使用挖掘中......
关联规则挖掘是数据挖掘中重要内容之一,旨在发现大量数据中项集之间的关联或相关关系。将关联规则挖掘技术应用于Web文档分类,可......
序列关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域,它反映了大量数据中序列之间有趣的关联或相关联系[1]。但是我们通过传统算法产生......
关联规则作为数据挖掘的一个热点方向,已经引起很多学者的广泛关注。本文在介绍权值和负关联规则的基础上,重点讨论了加权负关联规......
Internet的用户行为分析主要是基于Web数据挖掘,Web数据挖掘是使用数据挖掘或机器学习的方法从Web文档中抽取出用户感兴趣的潜在有......
数据挖掘研究的一个重要领域就是关联规则挖掘，而对负关联规则的挖掘成为关联规则挖掘技术的一个研究热点。本文首先描述了负关......
本文主要研究如何利用关联规则发现电信企业各项电信增值服务之间的内在关联,帮助运营商分析客户消费行为,识别客户特征,辅助运营......
查询扩展是改善和提高信息检索性能的核心技术之一,其关键问题是如何获取与原查询相关的扩展词.通过关联规则挖掘技术荻取扩展词是......
全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局......
为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣......
数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)是当前人工智能、数据库技术等学科的一门十分活跃的研究领域。数据挖......
本文提出一种基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘算法，解决了基于项权值变化的负模式挖掘问题．该算法考虑项权值依赖于事务记......
典型的正关联规则仅考虑事务中所列举的项目.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目,还必须考虑事务中所不包含的项目,它包含了......
当同时研究项集A、B间的正、负关联规则(A B、A┐B、┐AB及┐A┐B)时,置信度的设置问题变得非常重要。当A,B的支持度变化时,四种关......
负关联规则A→—B(或者-A→B，-A→B)描述的是项目之间的互斥关系，其与传统的关联规则有着同样重要的作用．然而，负关联规则和传统正关联......
定制优良的产品价格是激烈竞争的市场中一个关键，基于负关联规则挖掘的技术提出一种新的定价方法。它可通过人力参与和完全自动两种......
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误......
将语词抽取、负关联规则挖掘和查询扩展技术应用于信息检索，提出一种基于语词抽取与负关联规则挖掘融合的信息检索系统模型及其算法......
现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘，关于非频繁项集的资料很少．特别是在研究负关联规则后，非频繁项集因包含重要的负......
本文提出一种传统的关联规则挖掘主要着眼于正关联规则，即形如A→B的规则的挖掘，而对负关联规则的研究非常有限，然而实践表明在关联规......
本文提出了一种快速有效的正、负关联规则挖掘算法MPNAR.另外，针对关联规则挖掘算法中支持数计算的复杂性，提出了一种基于二进制形式......
针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题，为满足用户的实际需求，提出带约束负关联规则概念，建立带约束负关......
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题.负关联规则相比正关联规则反映了不同的决策问题,有着重要的研究意义.目前负关联规则......
负关联规则描述的是项目之间的互斥关系,它与传统的正关联规则有着同样重要的作用.然而,大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了......
关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系，是数据挖掘的主要研究方面．传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则，事实上，负关联......
传统的正关联规则主要考虑事务中所列举的项目,负关联规则不仅要考虑事务中所包含的项目,还要考虑事务中所不包含的项目,它包含了......
负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基......
基于支持度-置信度框架的关联规则存在一些缺陷，它可能产生负关联规则，而这种负关联规则又不容易被发现．实际上负关联规则对于实际应......
面向软件缺陷数据的关联规则挖掘的意义在于探寻软件缺陷数据之间的关联关系,为软件开发、测试人员提供一定的指导作用.负关联规则......
传统关联规则挖掘是在整个事务数据库的时间范围内进行的，但有时用户想得到某一特定时间范围(如商品的促销阶段)内的关联规则，该文对......
根据Piatetsky-Shapiro的主张，只有满足最小兴趣度条件约束的规则才是有兴趣的，论文将这一条件推广到了负关联规则，并将该条件进行了......
现行的负关联规则挖掘主要是对于单一数据库的挖掘,但随着数据库技术的发展,多数据库挖掘越来越重要。当同时挖掘多数据库中的正负......
为了区分与原查询正负相关的扩展词，提高查询扩展性能，将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展，提出一种基于关联规则q→ti和q→-tj挖......
传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则，但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息。本文首先给出了正、负关联规......
关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从......
随着数据挖掘技术的飞速发展，序列模式挖掘已经得到了广泛的应用，国内外很多学者也对序列问的关联规则和负关联规则进行了普遍的研究......
当前关联规则挖掘主要着眼于正关联规则。如A—B的关联规则的挖掘，这种单一的只对正关联规则的挖掘方式存在严重的弊端，他掩盖了数据......
传统的关联规则有趣性大多是基于支持度和置信度的衡量标准。本文首先对经典的支持度-置信度框架存在的不足进行了分析,然后对现有......
目前负关联规则研究的主要形式是左右两边项集全正或者全负,如(a1a2)■┐(b1b2)、┐(a1a2)#(b1b2),但有时形如a1┐a2■b1┐b2的负......
针对负关联规则中非频繁项集的生成问题，将向量内积引入到该领域。通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配，提出了......
数据库中关联规则信息是知识的表述形式之一,负关联规则挖掘是数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围。现有的挖掘......
