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面向网络业务流设计的时态路径约束关联规则算法
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作者 杨新宇 郑守淇 +2 位作者 曾明 朱利 魏恒义 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期1029-1033,共5页
提出了一种新的基于业务流分析方法 ,采用关联规则挖掘的算法对全网业务进行关联关系分析 .该方法在Aprior算法的基础上 ,引入时态约束和路径约束 ,使之更加体现网络业务的特性 .使用该方法 ,可以充分利用已有数据 ,分析已有业务的行为 ... 提出了一种新的基于业务流分析方法 ,采用关联规则挖掘的算法对全网业务进行关联关系分析 .该方法在Aprior算法的基础上 ,引入时态约束和路径约束 ,使之更加体现网络业务的特性 .使用该方法 ,可以充分利用已有数据 ,分析已有业务的行为 ,且可以预测未来业务的行为 .模拟实验结果表明 ,该算法对业务流分析中不同业务之间的相关性发现是非常有效的 . 展开更多
关键词 业务流设计 时态路径约束关联规则 网络业务流 关联关系分析 APRIOR算法 网络设计
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在数据库中发现具有时态约束的关联规则 被引量:54
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作者 欧阳为民 蔡庆生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期527-532,共6页
目前,国际上的关联规则研究尚未考虑时间因素.然而,时间是现实世界的固有属性,许多现实世界数据库都存在时态语义问题.该文考察称为有效时间的时态约束问题,提出了时间区间延展与归并技术以及新的时态关联规则发现算法,从而进一... 目前,国际上的关联规则研究尚未考虑时间因素.然而,时间是现实世界的固有属性,许多现实世界数据库都存在时态语义问题.该文考察称为有效时间的时态约束问题,提出了时间区间延展与归并技术以及新的时态关联规则发现算法,从而进一步推广了关联规则的应用. 展开更多
关键词 知识发现 关联规则 时态约束 数据库 KDD
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基于时态约束的关联规则挖掘算法 被引量:13
3
作者 张令杰 徐维祥 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期50-52,共3页
分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例... 分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。 展开更多
关键词 时态约束 关联规则 TCAR算法 时间阈值 最大频繁时态项集 候选项集
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带有时态约束的多层次关联规则的挖掘 被引量:6
4
作者 王文清 乔雪峰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期87-90,共4页
为了适应现实世界数据库中数据具有多层次性和时态性的客观情况 ,在以往关联规则挖掘算法的基础上 ,提出了具有时态约束的多层次关联规则的挖掘算法 .该算法的核心思想是利用统计分析方法 ,根据用户给定的最小支持度和最小可信度 ,确定... 为了适应现实世界数据库中数据具有多层次性和时态性的客观情况 ,在以往关联规则挖掘算法的基础上 ,提出了具有时态约束的多层次关联规则的挖掘算法 .该算法的核心思想是利用统计分析方法 ,根据用户给定的最小支持度和最小可信度 ,确定出用户感兴趣的关联规则 .实例分析结果表明 ,该算法与单层次的无时效性的数据挖掘算法相比更有应用价值 . 展开更多
关键词 多层次关联规则 数据挖掘 知识发现 时态约束 数据库 人工智能
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时态关联规则的研究 被引量:12
5
作者 董祥军 宋瀚涛 +1 位作者 姜合 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第15期24-26,共3页
由于时间是数据本身固有的因素,因此在挖掘关联规则时附加上某种时态约束会使规则能更好地描述客观现实情况,因而也会更有价值。该文从概化的角度给出一个挖掘时态关联规则的算法,并用商品的生命周期作为时间特征为例,介绍了具体挖掘过程。
关键词 时态约束 关联规则 支持度 置信度
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一种旅行数据约束关联规则挖掘算法 被引量:6
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作者 吴斌 马超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第20期129-132,137,共5页
随着旅游业的发展,从海量旅行数据中挖掘旅客类型和环境因素之间内在的、隐含的相关性,是分析旅游市场状况、预测对相关行业影响的一种有效方法。结合旅行数据特点,并针对现有约束方法的局限性,提出一种基于关系延展路径约束的关联规则... 随着旅游业的发展,从海量旅行数据中挖掘旅客类型和环境因素之间内在的、隐含的相关性,是分析旅游市场状况、预测对相关行业影响的一种有效方法。结合旅行数据特点,并针对现有约束方法的局限性,提出一种基于关系延展路径约束的关联规则并行挖掘算法。该算法有效结合MapReduce并行机制,在关系延展路径约束下生成事务集,提升后续并行效率;同时利用并行方法改进Apriori算法的逐层搜索,带来"二次"效率提升,从而更好更快地把握旅游业发展动态,调整旅游业宏观政策。 展开更多
关键词 关系延展 路径约束 关联规则 并行计算
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时态数据库中非数值型属性周期规律挖掘以及关联规则提取 被引量:1
7
作者 梁晓蕾 张世栋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z3期408-413,共6页
时态数据库中数值型属性(项)的周期规律挖掘已经得到了研究,提出的方法能够计算时态数据库中某个非数值型属性的周期,并通过执行改造了的Apriori算法挖掘该属性的周期规律,与此同时,算法也能够提取时态数据库中其他属性的带时态信息的... 时态数据库中数值型属性(项)的周期规律挖掘已经得到了研究,提出的方法能够计算时态数据库中某个非数值型属性的周期,并通过执行改造了的Apriori算法挖掘该属性的周期规律,与此同时,算法也能够提取时态数据库中其他属性的带时态信息的关联规则.提出的方法通过选取两个时间粒度,对时态数据库中的时间属性进行了两次划分和标记.通过划分和标记计算选出的某非数值型属性的周期;并用标记集合代替原时间区间,进行标记集合求交,根据求交的结果得到带时态信息的频繁项集.通过时间区间标记集合求交得到频繁项集的方法是一个特色.算法的这一特色使得Apriori算法的迭代过程迅速收敛,提高算法执行效率. 展开更多
关键词 关联规则 时间约束 非数值型属性 周期规律 求交 标记集合 时态数据库
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微学习单元因果关联发现的点互信息判据研究 被引量:2
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作者 刘腾 陈健 +1 位作者 张月琴 王莉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期52-59,共8页
关联规则研究的发展为发现事务间的联系提供了基础,为信息推荐提供了依据.然而,现有的关联规则发现仅限于事务的关联支持度的强弱,即关联的有无,尚不能发现其在因果上的关联关系,故难以实现对信息连续推荐.为此,本研究从关联规则出发,根... 关联规则研究的发展为发现事务间的联系提供了基础,为信息推荐提供了依据.然而,现有的关联规则发现仅限于事务的关联支持度的强弱,即关联的有无,尚不能发现其在因果上的关联关系,故难以实现对信息连续推荐.为此,本研究从关联规则出发,根据CCU和CCC因果关系规则,提出一个基于点互信息(PMI,Pointwise Mutual Information)判据的方法,来发现事务间的因果关联关系.此方法以微学习单元为研究对象,首先利用传统关联规则从参考学习者的学习履历中提取具有关联关系的微学习单元,然后利用点互信息判据来发现微学习单元间存在的局部因果关系,并建立微学习单元的约束网络.实验表明,该方法可以有效发现微学习单元间的因果关联关系,并为学习者建立有效的动态学习路径. 展开更多
关键词 因果关联规则 点互信息 微学习 学习单元 学习路径 约束网络
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面向业务流设计的TPRAR算法研究
9
作者 冀常鹏 包剑 刘建辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第B09期251-252,256,共3页
通过对网络业务进行分析来达到对网络性能进行评价和优化变得日益重要。提出了一种新的基于业务流分析方法,采用关联规则挖掘的算法对全网业务进行关联关系分析。该方法在Apriori算法的基础上,引入时态约束和路径约束,使之更加体现... 通过对网络业务进行分析来达到对网络性能进行评价和优化变得日益重要。提出了一种新的基于业务流分析方法,采用关联规则挖掘的算法对全网业务进行关联关系分析。该方法在Apriori算法的基础上,引入时态约束和路径约束,使之更加体现网络业务的特性。使用谊方法,可以充分利用已有数据,分析已有业务的行为,且可以预测未来业务的行为。并指出该分析方法是以业务为分析单位的,运用该方法可以从业务角度对网络状况和网络行为进行分析。 展开更多
关键词 业务流 关联规则挖掘 APRIORI算法 路径约束 网络行为 网络性能 算法研究 关联关系 网络业务 状况
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基于数据挖掘的网络业务流分析方法 被引量:1
10
作者 乔欣 李伟 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A01期118-121,共4页
为了从业务角度对网络的性能进行评价和优化,提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法.该方法以网络业务为分析粒度,以与网络业务流相关的时态属性和路径属性为约束条件,对已经积累的反映网络状况的... 为了从业务角度对网络的性能进行评价和优化,提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法.该方法以网络业务为分析粒度,以与网络业务流相关的时态属性和路径属性为约束条件,对已经积累的反映网络状况的海量历史数据进行挖掘分析.在进行关联规则挖掘时,利用频繁数据项集的性质,通过引入事务标号,在求出候选频繁项集的同时也求出其支持度,避免了为求支持度而进行的扫描数据库运算,极大提高了挖掘的效率和速度.实验结果表明,进行挖掘分析的数据量越大,该方法的性能和效率就越好. 展开更多
关键词 业务流设计 业务流分析 时态路径约束 关联规则挖掘
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