增量挖掘相关论文
随着信息技术的快速迭代与发展,各行各业产生了规模庞大、结构复杂、种类繁多的数据。从未知的数据中获取有实际应用价值的信息,是......
在信息化时代,社会各领域中的数据都在急剧增长,数据挖掘成为了从数据海洋中挖取有价值数据的有效手段,关联规则作为数据挖掘领域......
随着GPS和遥感等技术的发展,产生了大量的空间数据。如何有效利用这些空间数据挖掘隐含其中的有趣的空间模式,成为迫切需要解决的......
近年来,随着地理信息系统、遥感和全球卫星定位系统等空间信息技术的飞速发展,产生了大量包含着地理位置信息的空间数据。空间数据......
贝叶斯分类和粗糙集理论都是数据挖掘领域中的重要技术,在经济、金融、科学观测和工程等各个领域广泛应用,是目前研究的热点。本文......
该文对WEB数据管理以及查询相关的技术作了较为全面的研究.主要包括WEB数据模型,XML技术,WEB数据的存储,WEB查询和WEB数据结构信息......
数据挖掘技术是当今的研究热点，已在诸如商务、医学与工程学等众多领域拥有广泛应用。它能够探查隐藏在数据间的有用信息，帮助分析决......
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......
随着互联网及存储技术的快速发展,出现了大量的结构复杂的数据,如生物学数据、Web数据和XML数据等,这些数据大都可以用树或图的结......
随着互联网的普及和发展,电子商务逐渐融入到人们的日常生活中,人们可以足不出户的买到自己想要的产品。但是电子商务网站上存在大......
数据挖掘技术随着当前互联网中与日俱增的海量数据不断地热门起来,已成为当前信息科学领域中的热门研究课题。关联规则挖掘逐渐受......
在这个数据爆炸的时代,普遍面临着数据类型繁多,数据价值密度相对较低等问题。如何对数据进行有效地分析和利用,已经成为当今社会......
关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据.传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析,不能针对Web关联挖掘的......
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,大型数据库系统己经在各行各业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖......
针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进.改进的Aprior......
该文主要对移动日志数据库不断更新的问题,提出了增量挖掘的方法,挖掘用户的移动模式。其主要思想是利用原来数据库的挖掘结果,通......
数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程。普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据......
高效用模式的挖掘需要设定一个合适的阈值,而阈值设定对用户来说并非易事,阈值过小导致产生大量低效用模式,阈值过大可能导致无高......
提出了一种称为“异构树”的数据结构，采用一套编号规则对异构树的分支进行编号，使具有相同编号的分支代表相同的候选序列，编号不同的......
提出了一种网络日志挖掘算法PWU，其采用了异构树结构。通过对异构树叶子节点进行编号。使得对候选集计数时只需对具有相同编号的叶......
单个用户访问网站能够留下大量的访问信息,合理地挖掘这些信息便能够得到用户个人的访问模式.文中将序列模式挖掘运用到单一用户We......
正确发现流程实际运作情况对工作流管理有着重要的意义。流程挖掘抽取系统日志信息，挖掘流程的真实运作模型。目前很多该方面的研究......
入侵检测在计算机安全系统中发挥着越来越重要的作用,目前入侵检测使用的规则集还是注意依赖于专家分析提取,由于入侵检测系统中数......
信息时代来临,企业普遍使用信息系统。想在激烈竞争中保持行业领先,就必须对业务数据进行深层次的分析和挖掘,提炼出其中有用的决......
增量挖掘算法通常需要重复扫描原始数据库,现实中数据库大多很庞大且以增量形式增长,重新扫描数据库在挖掘过程中必然花费极高的成......
继Agrawal与Srickant提出关联规则的挖掘的Apriori算法后,数据挖掘进入实质性的实用阶段,并得到飞速发展,在实践应用中发挥重要作......
为了高效及时地处理频繁新增的数据,在Web挖掘中引入增量挖掘的方法,并给出了一个Web关联规则增量挖掘的有效算法.......
分布在因特网上的物流资源具有地理分散和职权自治的特性,资源结构和接口难以统一.该文以网格、Agent和增量挖掘技术为基础,提出了......
正常用户行为活动是随时间变化的，一个异常分析系统要能适应这种变化更新正常行为模型，避免误报警。对增量更新算法进行了研究，使用线......
移动通信技术和无限定位技术的发展积累了海量的、动态增长的时空数据.利用数据挖掘技术从移动用户的时空行为轨迹当中挖掘用户移......
分析了移动轨迹预测的已有方案及各方案存在的问题，提出了一种全新的移动设备位置预测方法，即基于模式挖掘与模式匹配的移动用户移动......
首先定义了基于WEB日志的物流绩效数据模型，模型通过抽取网页监控点实现物流运作的动态跟踪。将网页操作行为转换成量化的绩效指标；......
许多现实数据库都以增量形式增长，不希望在每次更新了数据库之后，又重新挖掘完整数据库，增量算法成为必需。研究了当初始数据库中增加......
在当今这个大数据时代,数据往往存储在网络中的多个数据源中,按照传统的数据挖掘方法,需要将数据集中或融合后才能进行有效处理,但......
基于PrefixSpan思想的序列模式增量挖掘算法，对更新数据库的频繁模式分三类进行挖掘，利用了原频繁模式基的信息，对局部新增数据进行挖......
数据挖掘是从大量数据中通过算法挖掘出有利于决策的信息的过程,关联规则挖掘作为数据挖掘的一个有效方法,能便捷地从数据中提取有......
概化关联规则挖掘作为数据挖掘领域一个重要的拓展性研究课题,首先提出了一种概化扩展自然序树（generalized extended canonical-or......
随着大型数据库系统在各行业普及，数据库中存储的数据量急剧增大，数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作......
关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析，不能针对Web关联挖掘的......
Web日志挖掘是数据挖掘领域中一个重要研究方向。文章对Web日志挖掘相关问题进行了探讨，分析了Web日志挖掘模式发现及其相关算法的......
从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量......
论文阐述了基于时间序列的模式挖掘的基本概念，对基于时间序列的模式挖掘经典算法和增量挖掘，时间序列分段线性表示及相似性算法进行......
Pre—FUFP算法基于次频繁项的概念有效处理了频繁模式树的更新，但当有次频繁项变成频繁项时，需要判定原数据库中哪些事务包含该数据......
针对数据库减量时不断重复挖掘的问题,在已有闭合序列模式算法PosD＊的基础上,提出一种减量挖掘算法DePosD＊。通过移动频繁和非频繁闭......
电子商务网站正在逐步成为一种便捷的购物渠道,越来越多的商家选择将商品信息发布在电商网站上供客户查询购买。在这一过程中,网站......
传统的数据挖掘是从静态的数据库中发现知识。然而，数据仓库往往是动态变化的，新的数据积累可能导致以前采用的挖掘算法所发现的知识......
为解决传统频繁模式挖掘算法效率不高的问题,提出了一种改进的基于FP-tree(Frequent pattern tree)的Apriori频繁模式挖掘算法.首......
期刊
