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基于FLAAT的加权偏爱模式的挖掘算法 被引量:1
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作者 吴瑞 张秀玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第19期182-184,共3页
在实际应用中,一个网站的网页对用户有着不同的重要性。该文每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被转化成表示权重的模糊集。此外,由于树结构在挖掘频繁项目时不需要产生频繁项集及对这些频繁项进行测试而被广... 在实际应用中,一个网站的网页对用户有着不同的重要性。该文每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被转化成表示权重的模糊集。此外,由于树结构在挖掘频繁项目时不需要产生频繁项集及对这些频繁项进行测试而被广泛应用于数据挖掘中。然而,单纯的树结构可能造成有用信息的丢失。因此,该文提出了一种新的结构——频繁链表加存取树(简称为FLAAT),并在此结构上提出了一种有效的加权偏爱模式的挖掘算法。试验证明该文的算法是行之有效的。 展开更多
关键词 权的模糊集 FLAAT 偏爱模式
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使用语义限定的加权浏览模式的挖掘
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作者 吴瑞 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期43-45,共3页
提出了一种加权的Web挖掘技术,从Web日志中发现语义限定的加权序列模式。每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被转化成表示权重的模糊集。最后由用户指定语义上的最小支持度和最小偏爱度进行挖掘。这种语义上的... 提出了一种加权的Web挖掘技术,从Web日志中发现语义限定的加权序列模式。每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被转化成表示权重的模糊集。最后由用户指定语义上的最小支持度和最小偏爱度进行挖掘。这种语义上的输入和输出更自然、更易被理解。最后通过一个例子描述了所提出的方法。 展开更多
关键词 WEB挖掘 序列模式 权的模糊集
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