高效用项集相关论文
数据挖掘是从数据库(集)中发掘潜在知识或者模式的一种过程,而关联规则挖掘则一直以来都是数据挖掘领域的热点研究话题,在国内外都......
含负项高效用项集(HUI)挖掘是新兴的数据挖掘任务之一。为了挖掘满足用户需求的含负项HUI结果集,提出了含负项top-k高效用项集(THN......
关联规则最早是挖掘频繁项集,以支持度为度量,挖掘数据库中频繁出现的项集模式。考虑到数据库中每个项目在事务中可以出现多次,并......
信息时代产生的海量数据,使得数据挖掘成为当今各行各业制定销售策略、寻找精准客户群等工作的重要手段,其中频繁项集挖掘(Frequen......
数据挖掘是一个重要的研究领域，这个研究领域是在数据库中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从数据中提取有用的信息和......
高效用项集挖掘是数据挖掘中发现数据之间关系的技术之一.例如在商业服务领域效用值代表了某些商品组合的利润.高效用项集挖掘能够......
大数据环境下高效用项集挖掘算法中过多的候选项集极大地降低了算法的时空效率,为此提出了一种减少候选项集的数据流高效用项集挖......
针对多最小效用阈值高效用项集挖掘算法(MHUI)中出现的重复计算、挖掘的结果项集不是频繁的问题,提出两个新的快速挖掘算法FMHUI和......
高效用项集挖掘已成为关联规则中的一个热点研究问题.一些基于垂直结构的算法已用来挖掘高效用项集,此类算法的主要优点是将项集的......
传统的频繁项集挖掘用支持度来衡量项集的重要性会丢失一些支持度不高,但效用很高、用户很可能感兴趣的模式.高效用项集能反映用户......
提出一种基于局部效用质量值的上界剪枝新方法,引入伪投影技术避免真实地构造物理投影,基于二者提出改进的FHIMAP算法.在提出的F......
本文介绍了高效用项集挖掘的基本概念,列举并分析了三个高效用项集挖掘算法,指出了它们的优缺点,最后展望了高效用项集挖掘的未来......
由于能反映用户的偏好,可以弥补传统频繁项集挖掘仅由支持度来衡量项集重要性的不足,高效用项集正在成为当前数据挖掘研究的热点.......
现有的基于滑动窗口挖掘高效用项集的研究方法存在:候选项集通常数量巨大，需要大量的存储空间及计算候选项集的真实效用是非常耗时......
运用（k-1）阶频繁集与1阶频繁集中较少项数的频繁集组合生成k阶频繁候选项、使用最大效用值系数、各阶频繁项集最大数目限制三种方法,......
现有的基于深度学习的文本分类方法没有考虑文本特征的重要性和特征之间的关联关系,影响了分类的准确率.针对此问题,本文提出一种......
挖掘高效用项集已成为关联分析中的热点问题之一.多数高效用项集挖掘算法需要产生大量的候选项集,影响了算法性能.HUI-Miner是一个......
现有高效用项集挖掘算法主要采用项集枚举和两阶段方法（或称为候选项集测试方法），后者时空效率的主要瓶颈在于候选项集过多。针对该问......
针对传统基于链表结构的Top-K高效用挖掘算法在大数据环境下不能满足挖掘需求的问题,提出一种基于Spark的并行化高效用项集挖掘算......
期刊
关联规则的挖掘就是要发现大量数据中项集之间的关联或相关联系,它是数据挖掘研究的重要内容之一,在科学研究、电信网络、市场与风......
由于能反映用户的偏好,可以弥补传统频繁项集挖掘仅由支持度来衡量项集重要性的不足,高效用项集正在成为当前数据挖掘研究的热点。......
在日常生活中,人们习惯根据形象的图文符号获得所需信息,从中找寻规律,推动科技的进步。但是随着社会的发展、互联网时代的崛起,网......
针对现有的一阶段Top-K高效用项集挖掘算法挖掘过程中阈值提升慢,迭代时生成大量候选项集造成内存占用过多等问题,提出一种基于重......
随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展,信息技术与政治、经济、军事、科研、生活等领域的传统应用不断融合,催生了超越......
现有高效用项集挖掘算法没有考虑分类挖掘的情况,针对这一不足,提出基于同类项的频繁高效用项集挖掘算法CMFHUI。把数据库中的所有......
