候选项目集相关论文
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......
本文研究利用Hash Tree生成频繁项目集的方法,给出Hash Tree的建立算法,提出了利用Hash Tree计算候选项目集支持数的算法,对算法的......
该硕士论文大体可分为两部分的内容.第一部分主要详细论述了与知识发现（Knowledge Dsicovery）有关的一些内容,介绍其起源、发展等.同......
Web服务和网络应用已经成为互联网上的最重要的沟通渠道之一,而相当一大部份的计算机网络安全漏洞都是由于Web自身的易受攻击性而......
提出了一种带限制的关联规则增量式挖掘算法.该算法有效地将反单调性限制和简洁性限制集成到关联规则增量式维护算法中,使用户可将......
本文提出了一种基本位图技术的关联规则的挖掘方法,它通过建立各候选项目集的位图并利用位图计算项目集的支持率来减少对数据库的......
到目前为止已经有许多数据挖掘的算法,能够在关联规则(association rules)时有较高的效率.不过这些算法一般都是适用于对静态数据......
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持......
针对数据库中新增数据时如何有效的更新关联规则的问题,提出了UARAA算法(Updating association rules Algorithm for adding items......
一般关联规则挖掘算法分为两步:第一步是发现频繁项目集;第二步是利用频繁项目集产生关联规则.文章讨论了现今关联规则挖掘算法的......
以往算法的研究主要围绕着减少候选项目集进而减少事务数据库的扫描次数的角度,先求出候选项集,再计算候选项集的支持度求得频繁项......
摘 要：针对协同过滤算法中扩展性问题，文章将用户兴趣看成多个兴趣的集合，然后提出一种基于局部兴趣的协同过滤算法，算法通过改善候选......
大量的候选项集是挖掘路径遍历模式中的主要问题.针对这个问题,提出了基于DHP算法的路径遍历算法,通过使用哈希技术在产生侯选项集......
针对数据库中删除数据时如何有效地更新关联规则的问题,提出了UARAD算法.该算法可以有效利用知识数据库中保留的最小非高频项目集......
为了减少并行挖掘关联规则过程中产生的网络流量及同步次数，提高挖掘效率，在Tree-DM算法的基础上，提出了不生成候选项目集的并行关联......
在很多介绍有关数据开采文章中都提到候选项目集采用hash树来存储,本文主要介绍hash树的构造方法以及如何用数据库中的事务来遍历h......
