频繁模式相关论文
时间序列记录的是某一统计量按照时间推移而发生变化的数据,寻找合理的挖掘算法解决时间序列问题具有很强的现实意义.提出一种保序......
情报分析是一个交叉型领域,已发展多年。基于复杂网络相关算法对人（账户）、物、组织、真假事件及相互关系的感知、理解、预测进行情......
核定位信号（NLS）是与载体蛋白结合的蛋白质肽,是蛋白质序列中的一段连续的氨基酸序列片段,用于将核蛋白运输到细胞核中。作为核定位......
随着信息技术的迅速发展,带有定位功能的移动终端应用在各个领域中,使得大量的时空轨迹数据不断产生。合理的挖掘方法可以在减少数......
如何高效准确地对数据流数据进行分类预测是数据流挖掘领域的研究热点之一。本文提 出了一种基于全局频繁模式的数据流分类算法CBM......
本文提出了模式索引树,以及在此基础上的增量挖掘.模式索引树可以保存多个不同长度项集的支持度,与同类研究——哈希树相比,极大提......
Apriori算法是关联规则挖掘最有影响的算法之一,本文提出的该算法关键在于结合领域知识,即商业领域用户关注的焦点利润,经过频集产......
为保障网络安全，进行实时有效的网络流量监测是十分必要的。传统网络流量异常检测方法采用抽样、计数、聚类等方法，但还无法有效保证......
本文针对算法FindFPOF中选定的关联规则挖掘算法的改进是有效的.在相同算法时间复杂度的情况下,能够比FindFPOF得到更多有意义的候......
中医方剂内药物配组的作用受方剂语境影响,药物搭配方式不同,功效则不同,药物配伍原理和机制尚不明确,是中医古方研究的重要内容.......
随着各类无线移动设备(如智能手机、平板电脑、GPS导航仪等)的广泛普及,各种基于位置变化信息而提供相关服务的工具日渐受到研究者......
会议
本文介绍了数据流频繁模式的概念和定义，主要对频繁模式挖掘进行了界标窗口、滑动窗口和衰减窗口这三类数据流模型进行了深入研究，并......
FP-growth算法是关联规则挖掘中一种经典的算法,它不需要产生候选集,只需要扫描事务数据库两次来构建项目头表和FP-Tree.但该算法......
知识图谱(Knowledge Graph,KG)中的关联实体发现任务旨在为用户输入的查询实体推荐一组最相关的实体集合.许多实体在KG中没有显式......
为了提高图数据频繁模式的分析效果,提出基于解耦概要图的图数据频繁模式挖掘算法.构建闭频繁项特征分析模型,采用解耦概要图模式......
针对频繁模式挖掘过程中不能事先确定最小支持度阈值的问题，提出一种新的频繁模式挖掘算法来得到最佳支持度阈值。算法通过支持......
流数据的聚类或频繁模式挖掘要求仅扫描数据集一次,就得到聚类或者频繁模式挖掘的结果。本文主要研究如何提高流数据的聚类和频繁......
时间序列挖掘是数据挖掘领域中最具挑战性的十大研究方向之一。时间序列流是一种连续、高速、无限、时变的按照时间排列的有序序列......
Web使用挖掘作为一个提高千万Internet用户利用Web资源效率的重要手段,越来越受到关注.它能够从访问者的访问行为中获取具有共性的......
实际应用领域中存在大量的序列数据,这些序列数据中隐藏着丰富的有价值的知识。如何在序列数据库中挖掘频繁出现的序列模式,是序列......
数据挖掘,是从大量原始数据中提取知识的过程.由于其在现实生活中的广泛应用,数据挖掘领域在研究方面已有很大发展.然而,在一种新......
随着互联网技术的普及和发展，人们的工作与生活越来越依赖于安全可靠的网络环境，为了能够实时掌握网络动态、保证网络正常高速的运转......
博客是一种基于RSS技术的信息交互平台，目前发展极为迅速。博客作者常常就感兴趣的话题发表文章、做出评论，对感兴趣的其他作者添加......
从大型数据库中挖掘未知的并且是潜在有用的信息和知识，是数据呈爆炸性增长所提出的迫切要求，于是数据挖掘技术便应运而生了。而关联......
随着计算机和计算机网络技术的快速普及，我们的日常生活、学习和工作越来越离不开网络；但与此同时，信息安全、网络安全问题日益成为制......
该文的工作在关联规则挖掘的范畴以内,对从聚集类型数据中的频繁模式挖掘问题进行了研究.该文的主要贡献在于:●提出了针对有序标......
数据库的规模急剧膨胀，数据库应用的不断深化，但是数据库管理系统却没有提供有效的工具和方法来利用这些数据，出现了数据丰富而知识贫......
近年来，数据挖掘相关的研究领域越来越热门，除了关联规则的挖掘外，也有学者致力于探讨时间因子的关联规则，大致可区分为消费者购买行为......
针对现有挖掘算法存在的多趟扫描数据、动态维护复杂、更新效率低等问题，提出了一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法PT-Mine 和更新......
该文针对分布式入侵检测与响应协作模型、报警关联与分析算法、网络入侵检测方法和数据库系统的入侵检测四个重要问题,结合XML技术......
频繁模式的挖掘是数据挖掘中的一个基础和核心问题,具有广泛的应用领域。由于它是数据挖掘过程中最耗时的部分,挖掘算法的好坏直接......
数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简称KDD)是当前涉及人工智能和数据库等学科的一门相当活跃的研究领域,序列模......
本文旨在研究针对时间序列数据的模式数据挖掘的理论、方法和实际应用，并针对地震数据的特点研究适合于地震时间序列数据的挖掘算法......
XML是一种自描述的元标记语言,它是完全面向数据的。它的扩展性和灵活性允许其描述不同结构的Web站点的数据,从而能够使不同来源的......
本文是以刑事审讯辅助决策支持系统作为研究背景。针对刑事审讯辅助决策支持系统中出现的两类问题进行了研究。第一类是关联规则应......
随着网络技术的飞速发展,计算机网络被广泛应用到人类活动的各个领域,网络对社会经济和人们生活的影响越来越大。网络的安全性问题......
面对存储数据的爆炸性增长，知识发现和数据挖掘应运而生。它能从大量、不完全、有噪声的实际数据中，有效提取隐含在其中的、事先未知......
通过近十几年的努力,数据挖掘技术已经相当成熟,然而,在一种新的数据环境中,即数据流环境中进行挖掘是一项具有挑战性的工作。近年......
网络技术的发展，推动了社会及日常生活的进步。与此同时，传统的被动网络安全技术已不能有效的防止网络入侵行为的发生。因此作为一种......
频繁模式是指数据集合中的项集、子序列或者子结构,它们出现的频繁度不少于用户设置的阈值。频繁模式在挖掘关联规则、相关规则和......
数据流是目前的一个新兴的热门领域，国内外学者都纷纷提出各种数据流处理的技术、算法和各种具体应用项目。数据流是一个按时间到来......
随着信息时代的发展,数据挖掘成了当前重要的研究方向,通过近十年的努力,数据挖掘技术已经相当成熟。然而,近几年来出现了一种新的......
经过近十几年的研究,数据挖掘技术已经相当成熟。作为数据挖掘研究中的基础任务,频繁模式挖掘一直是一个热点问题,得到了广泛而深......
随着信息技术、数据库技术、计算机网络技术的不断发展,一种区别于传统数据库存储的数据形式出现,称之为数据流。针对数据流的挖掘......
