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基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究 被引量:4
1
作者 陈耿 朱玉全 +2 位作者 宋余庆 陆介平 孙志挥 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期64-69,共6页
目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快... 目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的. 展开更多
关键词 关联规则 项约束 最大频繁项目集 频繁模式树 增量式更新
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一种基于频繁模式树的正负关联规则挖掘算法 被引量:1
2
作者 屈百达 陈莉平 《现代电子技术》 2008年第8期90-93,共4页
当前关联规则挖掘主要着眼于正关联规则,如A→B的关联规则的挖掘,这种单一的只对正关联规则的挖掘方式存在严重的弊端,他掩盖了数据之间存在的隐含负关联规则,进而无法得出一些正关联规则中某些项目间相互制约的负关联关系。在关联规则... 当前关联规则挖掘主要着眼于正关联规则,如A→B的关联规则的挖掘,这种单一的只对正关联规则的挖掘方式存在严重的弊端,他掩盖了数据之间存在的隐含负关联规则,进而无法得出一些正关联规则中某些项目间相互制约的负关联关系。在关联规则概念和性质的基础上提出了基于频繁模式树的拓展式的正、负项目的关联规则挖掘算法,通过对数据库的遍历形成前缀链表,不仅挖掘包含所有正项目的关联规则,而且还能够挖掘出所有包含负项目的关联规则,不会造成负关联规则的淹没。并对算法的效率和可行性进行分析,该算法在描述关联规则项目间的相互独立程度上比已有的单一挖掘负项目的关联规则算法更具优势。 展开更多
关键词 关联规则 正关联规则 负关联规则 频繁模式树
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频繁项目集的快速增量式更新算法 被引量:6
3
作者 杨明 孙志挥 +1 位作者 宋余庆 陈耿 《应用科学学报》 CAS CSCD 2003年第4期367-372,共6页
提出了频繁项目集的快速增量式更新算法(FIUA),主要考虑最小支持度发生变化时频繁项目集的更新情况.FIUA在最坏的情况下仅需扫描数据库一遍,且无需生成候选项目集,有效地节约了存储空间,提高了频繁项目集的更新效率.
关键词 频繁项目集 快速增量式更新算法 频繁模式树 数据挖掘 数据库
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一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法 被引量:4
4
作者 杨明 孙志挥 吉根林 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期879-883,共5页
在算法FMAGF的基础上 ,提出了一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法———UAGFI,该算法主要考虑最小支持度发生变化时全局频繁项目集的更新情况 .UAGFI在最坏的情况下仅须扫描各局部数据库一遍 ,并利用已挖掘的结果 ,可避免传... 在算法FMAGF的基础上 ,提出了一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法———UAGFI,该算法主要考虑最小支持度发生变化时全局频繁项目集的更新情况 .UAGFI在最坏的情况下仅须扫描各局部数据库一遍 ,并利用已挖掘的结果 ,可避免传送某些原全局频繁项目对应的条件频繁模式树 ,从而降低网络通讯代价 .实验结果表明 。 展开更多
关键词 算法 数据挖掘 分布式数据库 全局频繁项目集 频繁模式树 更新 UAGFI
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最大频繁项集的高效挖掘 被引量:13
5
作者 陈凯 冯全源 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第8期22-25,共4页
提出了一种基于布尔矩阵的最大频繁项集挖掘算法MBA(Mining Boolean Array for maximal frequent item-sets),通过将FP-tree映射成布尔矩阵和权值表,运用布尔逻辑运算进行矩阵投影操作得到最大频繁项集,运算效率得到很大提高。
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项集 频繁模式树 频繁模式矩阵
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分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法 被引量:3
6
作者 何波 闫河 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期112-117,共6页
随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已... 随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁模式树 全局最大频繁项集 增量更新算法
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一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法 被引量:4
7
作者 杨君锐 赵群礼 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第11期125-128,共4页
发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP-Tree(FrequentPat鄄ternTree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP-growth(MaximumFrequentPatterngrowth),其发现过程中不需要产生候选(项目)集,从而提高了挖... 发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP-Tree(FrequentPat鄄ternTree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP-growth(MaximumFrequentPatterngrowth),其发现过程中不需要产生候选(项目)集,从而提高了挖掘效率。由实验结果表明,此算法在发现最大频繁项目集方面具有很好的性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 频繁模式树
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基于最大频繁项集的聚类算法 被引量:1
8
作者 张伟 张泽洪 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第3期288-292,共5页
鉴于高维数据的稀疏性和分类数据特点,探讨了专门针对高维分类数据的聚类方法.首先将原始数据集转换成频繁项集,再通过改造频繁模式树以及给出的剪切策略,挖掘出事务的最大频繁项集,并基于最大频繁项集(MFI)的两个属性,将具有相同MFI的... 鉴于高维数据的稀疏性和分类数据特点,探讨了专门针对高维分类数据的聚类方法.首先将原始数据集转换成频繁项集,再通过改造频繁模式树以及给出的剪切策略,挖掘出事务的最大频繁项集,并基于最大频繁项集(MFI)的两个属性,将具有相同MFI的对象归于一类,由此提出了基于最大频繁项集的聚类算法.通过对分类数据集的实验,表明该算法具有相当的稳定性、健壮性和有效性. 展开更多
关键词 高维分类数据 最大频繁项集 频繁模式树 投影聚类算法
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一种分布环境中最大频繁项目集挖掘算法 被引量:1
9
作者 李忠哗 何丕廉 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第9期162-164,共3页
挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的重要研究课题。目前已经提出的最大频繁项目集挖掘算法大多是基于单机环境的,在分布环境中挖掘最大频繁项目集的算法尚不多见。文章提出了一种基于分布数据库的并行挖掘最大频繁项目集的算法。该算法... 挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的重要研究课题。目前已经提出的最大频繁项目集挖掘算法大多是基于单机环境的,在分布环境中挖掘最大频繁项目集的算法尚不多见。文章提出了一种基于分布数据库的并行挖掘最大频繁项目集的算法。该算法尽可能地让每个处理器独立地挖掘,采用频繁模式树(FP-tree)作为数据结构,可方便地从各局部FP-tree中挖掘局部最大频繁项目集及判断各项目集的支持度。采用传递侯选最大频繁项目集的方法。实验表明该算法是有效的并行算法。 展开更多
关键词 分布数据库 数据挖掘 最大频繁项目集 频繁模式树
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关联规则在名医临证经验分析挖掘中的应用 被引量:56
10
作者 李文林 赵国平 +1 位作者 陆建峰 李欣 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 2008年第1期21-24,共4页
目的以临床收集的628例名医病案为对象,用数据挖掘方法探讨名医经验中理-法-方-药之间的多重关联关系。方法FP-tree算法。结果症状-方药、症状-证型、药物-证型之间存在许多关联关系。3种关联规则挖掘结果中,补益、理气、调气等功效类... 目的以临床收集的628例名医病案为对象,用数据挖掘方法探讨名医经验中理-法-方-药之间的多重关联关系。方法FP-tree算法。结果症状-方药、症状-证型、药物-证型之间存在许多关联关系。3种关联规则挖掘结果中,补益、理气、调气等功效类药物出现频次较高,脾胃虚弱、肝胃不和、中虚气滞、脾胃湿热等证型出现频次较高。结论基于FP-tree的算法从易理解性方面获得的规则,为脾胃病的名医经验规律提供了重要的参考价值,但该领域的研究依然需要在扩大样本量的基础上进行方法学方面的进一步验证。 展开更多
关键词 关联规则 名医经验 脾胃病 频繁模式树算法 分析挖掘
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一种多重最小支持度关联规则挖掘算法 被引量:10
11
作者 吴华瑞 张凤霞 赵春江 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1447-1451,共5页
针对单一最小支持度挖掘关联规则不能反应不同数据项出现频度与性质的问题,提出了一个基于频繁模式树的多重支持度关联规则挖掘算法MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Fre-quent Item sets Algorithm),根据不同... 针对单一最小支持度挖掘关联规则不能反应不同数据项出现频度与性质的问题,提出了一个基于频繁模式树的多重支持度关联规则挖掘算法MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Fre-quent Item sets Algorithm),根据不同数据项的特点定义多重支持度,通过挖掘数据库中的最大频繁项目集,计算最大频繁候选项目集在数据库中的支持度来发现关联规则.该算法可以解决关联规则挖掘中经常出现的稀少数据项问题,并解决了传统的关联规则挖掘算法中的生成频繁候选集和多次扫描数据库的性能瓶颈.实验结果表明,本文提出的算法在功能和性能方面均优于已有算法. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 最小支持度 频繁模式树 多重支持度
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通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究 被引量:4
12
作者 李彤岩 肖海林 李兴明 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期807-810,共4页
关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL(O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则... 关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL(O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。该文提出了一种高效的基于加权频繁模式树的通信网告警关联规则挖掘算法,算法性能测试表明,该算法与已有的加权关联规则挖掘算法相比较,节约了大量的存储空间,提高了算法的挖掘速度,对通信网的故障诊断和故障定位有着积极的意义。 展开更多
关键词 告警相关性分析 故障诊断 故障定位 加权关联规则 加权频繁模式树
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基于FP-Tree的敏感性关联规则隐藏的研究 被引量:1
13
作者 谢志强 朱孟杰 杨静 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1134-1140,共7页
敏感性关联规则的隐藏是最大程度地保持原始数据集的其他特征,保证敏感规则不被挖掘出来.针对已有的基于对原始数据集中事务修改的方法产生大量I/O操作的问题,提出了基于频繁模式树(FP-tree)的敏感性关联规则隐藏的方法.该方法首先利用F... 敏感性关联规则的隐藏是最大程度地保持原始数据集的其他特征,保证敏感规则不被挖掘出来.针对已有的基于对原始数据集中事务修改的方法产生大量I/O操作的问题,提出了基于频繁模式树(FP-tree)的敏感性关联规则隐藏的方法.该方法首先利用FP-tree存储了与事务数据库相关的全部信息,减少了产生和测试候选集耗费的大量时间;再利用改进的频繁模式树(IFP-tree)是单向的,快速挖掘出最大频繁项目集,确定敏感性关联规则;然后删除敏感关联规则对应的频繁项目集,更新IFP-tree项目集节点和相应的项目头表的计数,对更新的IFP-tree反向挖掘生成新的不包含敏感关联规则的事务数据库.实例和理论分析表明,该方法是正确和高效的. 展开更多
关键词 数据挖掘 敏感关联规则 关联规则隐藏 频繁模式树
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考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法 被引量:2
14
作者 刘竹松 陈洁 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第3期308-311,共4页
针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然... 针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率. 展开更多
关键词 高维大数据 数据挖掘 模糊逻辑 不确定频繁模式树 区域连接演算
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多分类-关联规则分类的一种改进算法 被引量:1
15
作者 赵传申 孙志挥 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期615-619,共5页
提出了一种基于多分类-关联规则的快速分类算法———FCMAR,该算法在建立频繁模式树(FP-tree)时裁减掉不能生成频繁规则的项目,因而可减少FP-tree的节点数目,有效地降低时间和空间复杂度,实验结果表明该算法是有效可行的.
关键词 数据挖掘 分类 关联分类 频繁模式树
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基于关联规则挖掘的车辆故障码分析 被引量:1
16
作者 胡杰 耿號 +2 位作者 李源洁 耿黄政 童敏敏 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期699-707,共9页
本文中基于车载诊断原理,将车载自诊断过程产生和保存的故障码(diagnostic trouble codes,DTC)分析与关联规则挖掘相结合,提出适用于挖掘故障码数据关联的改进FP-Tree算法,并根据得到的关联规则建立整车故障码关联图,将其应用于历史数... 本文中基于车载诊断原理,将车载自诊断过程产生和保存的故障码(diagnostic trouble codes,DTC)分析与关联规则挖掘相结合,提出适用于挖掘故障码数据关联的改进FP-Tree算法,并根据得到的关联规则建立整车故障码关联图,将其应用于历史数据分析流程与车辆维修流程。挖掘数据中有趣关联规则,提供关联可视化结果;对维修过程读取的驳杂故障码进行分析,减小故障码复杂性,分析主要故障码,缩短基于故障码的检修时间,协助维修人员定位故障。 展开更多
关键词 故障码 关联规则 频繁模式树 主要故障码分析
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基于FP-tree的项约束关联规则挖掘算法研究 被引量:1
17
作者 王利钢 陈平 胡松 《信息化研究》 2014年第6期11-15,共5页
介绍了项约束关联规则的基本概念和技术现状,详细分析了FP-tree关联规则算法的关键技术。对FPC、CMFIMA、CCFP、DCMFI和CMFI五种基于FP-tree的项约束关联规则算法思想及技术进行分析和评价,通过比较,给出各算法的优点和不足,最后介绍了... 介绍了项约束关联规则的基本概念和技术现状,详细分析了FP-tree关联规则算法的关键技术。对FPC、CMFIMA、CCFP、DCMFI和CMFI五种基于FP-tree的项约束关联规则算法思想及技术进行分析和评价,通过比较,给出各算法的优点和不足,最后介绍了基于FP-tree项约束关联规则的应用,并展望了FP-tree项约束关联规则挖掘未来的研究方向,为基于FP-tree的项约束关联规则技术的研究与发展提供参考。 展开更多
关键词 项约束 频繁模式树 频繁项目集 数据挖掘 关联规则
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基于FP-Growth算法的毕业生管理系统应用
18
作者 张红荣 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2013年第5期59-61,共3页
将频繁项集挖掘算法中的FP-Growth算法应用到毕业生信息管理系统中,算法采用FP树对事务数据集进行压缩存储,然后再利用FP树得到所有的频繁项集.该系统可从大量的毕业生信息出发,找出就业信息与教育信息之间的关系,从而为决策者提供指导... 将频繁项集挖掘算法中的FP-Growth算法应用到毕业生信息管理系统中,算法采用FP树对事务数据集进行压缩存储,然后再利用FP树得到所有的频繁项集.该系统可从大量的毕业生信息出发,找出就业信息与教育信息之间的关系,从而为决策者提供指导或数据支持. 展开更多
关键词 频繁模式树增长算法 关联规则 毕业生管理系统
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针对垂直数据分布数据库的一种关联规则挖掘算法 被引量:1
19
作者 朱晓青 李向宁 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第10期131-133,共3页
频繁模式树算法是一种优秀的关联规则挖掘算法.频繁模式树算法的挖掘对象是水平数据分布的数据库,现实中有大量数据垂直分布的数据库不能直接应用频繁模式树算法进行挖掘.本文针对垂直数据分布的数据库,提出一种有效的频繁模式树生长算... 频繁模式树算法是一种优秀的关联规则挖掘算法.频繁模式树算法的挖掘对象是水平数据分布的数据库,现实中有大量数据垂直分布的数据库不能直接应用频繁模式树算法进行挖掘.本文针对垂直数据分布的数据库,提出一种有效的频繁模式树生长算法,只需两次数据库扫描,即可生成相应的频繁模式树. 展开更多
关键词 数据挖掘 最大频繁项目集 关联规则 频繁模式树
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基于LSTM+FP-Growth算法的印刷设备故障预警及诊断 被引量:4
20
作者 江朋 陆远 胡莹 《南昌大学学报(工科版)》 2021年第3期276-284,共9页
印刷凹印设备对连续运行要求较高,且设备传动系统检修困难,这些问题都将导致企业无法完成对设备的短周期维护及设备故障的实时预警。针对现状,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络和FP-Growth算法相结合的预警模型。采用FP-Growth关联规... 印刷凹印设备对连续运行要求较高,且设备传动系统检修困难,这些问题都将导致企业无法完成对设备的短周期维护及设备故障的实时预警。针对现状,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络和FP-Growth算法相结合的预警模型。采用FP-Growth关联规则挖掘算法实现对设备历史运行数据及故障记录的特征提取,构建频繁模式树,获取与故障相关的诊断规则,完成故障诊断专家知识库的建立。运用LSTM网络训练模型得到设备运行参数的时空特性,实现对下一时段参数特征变化的预测。分别使用现场数据与预测数据,借助专家知识库完成对设备的故障诊断及故障预测。通过测试分析,表明此模型的应用能有效提升印刷设备故障诊断的准确率,并能对设备起到提前预警的效果。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 频繁模式树 专家知识库 故障诊断 故障预测
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