频繁模式相关论文
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......
DNA序列中储存着大量复杂且有价值的生物信息,其中DNA序列的相似性分析可以发现生物之间的进化关系,从而更好地处理生物信息;DNA序......
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......
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......
在现实世界和工程实践中,可以产生大量的数据流,它不同于传统的静态数据。如何快速、高效地挖掘数据流中的频繁模式是数据流挖掘的......
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......
本文研究了数据挖掘中频繁模式，聚类，分类算法，并提出了能够适应生物信息学数据和大数据量的频繁模式，聚类，分类挖掘算法。同时，提出......
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......
在过去的十几年间研究人员对频繁集挖掘进行了深入广泛的研究,取得了一系列研究成果.这些研究成果已被广泛应用到关联规则挖掘、关......
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......
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......
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......
频繁模式挖掘是数据挖掘和知识发现领域的重要研究内容之一,它是指从数据库中挖掘出频繁出现的模式,包括频繁项集、频繁子序列(又......
随着互联网的发展与快速普及,Web站点无论在访问量、大小还是在网站设计的复杂度上都以惊人的速度增长着,在给人们带来丰富信息和......
基于位置的服务极大地方便了我们的生活,寻找附近的好友、推荐附近的热门餐馆等应用无一不包含了基于位置的服务。用户在享受基于......
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域，其中带通配符约束的序列模式挖掘越来越受到人们的关注。带通配符的频繁序列模式挖掘，是......
传统的数据挖掘对象主要是针对数据库或者数据仓库,然而大量的数据并非存储在他们之中而是分散在万维网上。基于种种因为不能直接......
随着信息技术在各领域的高速发展,频繁模式挖掘技术在实际生活中得到了广泛的应用,如在生物学中用于疾病的预防和治疗,金融行业则......
伴随着互联网的不断发展,越来越多的用户每天在网络上进行着社交、网上购物、浏览新闻等不同类型的网络活动,同时网站后台记录了这......
随着数据库以及其管理系统的广泛应用，数据库中存储的海量数据急剧增大。因此，频繁模式和多关系数据挖掘已成为数据挖掘中快速发展的......
随着信息技术的高速发展和互联网的迅速普及,使得数据挖掘的使用越来越广泛。频繁模式挖掘就是数据挖掘领域中的一个重要分支,它主......
数据流模型是近年来出现的、一种新型的数据模型,广泛应用于网络监测、传感器网络数据分析、Web点击数据流分析、金融行业和商业交......
频繁模式挖掘的目的是从数据中找出出现频率较高的内容,它是数据挖掘领域众多研究方向中最重要的其中一个。按照数据集的不同,频繁......
现存的序列模式挖掘算法多是基于瞬时事件的,然而在现实世界中很多事件都是发生在一段时间内,例如语言分析,网络检测等,时间间隔事......
自上世纪80年代数据挖掘被提出以来,人们就开始不断研究探索,希望找到高效准确的数据挖掘方法,来帮助解决数据量庞大而计算能力有......
随着计算机处理能力、数据库技术和互联网技术的发展,越来越多的信息被搜集起来以数字形式进行存储,运用数据挖掘技术能够有效地对......
目前有很多针对正常与非正常案例甄别方面的研究,大多是研究如何人工建立区分标准或特征库,这类方法不仅使得前期准备工作量巨大,......
关联规则是数据挖掘研究的重要内容之一，从概念上来说，基于某些约束条件挖掘关联规则的方法能减少挖掘过程中的计算量，减小挖掘结果的......
