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基于改进的FP-tree的频繁模式挖掘算法 被引量:21
1
作者 李也白 唐辉 +1 位作者 张淳 贺玉明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期101-103,共3页
FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上,改进了FP... FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上,改进了FP-tree构造过程,同时用一种基于Hash表的辅助存储结构,节省了项目查找时间,提高了挖掘效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁模式 FP—growth算法 FP—tree
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FP-Tree算法规则挖掘的研究与应用 被引量:2
2
作者 王大勇 李丽 +1 位作者 张蕾 孙时光 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期67-72,共6页
对FP-Tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用FP-Tree算法进行处理... 对FP-Tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用FP-Tree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在FP-Tree算法应用过程中设定相关参数的不同阈值,并反复实验调整最小支持度阈值和最小置信度阈值以满足医学标准.所获得的关联关系可以在患某种慢性病的早期就敦促大学生改掉不良嗜好、养成良好的生活习惯,降低严重慢性疾病发生的概率. 展开更多
关键词 fp-tree算法 关联规则 数据挖掘 事务数据库 慢性病
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高效FP-TREE创建算法 被引量:4
3
作者 邱勇 兰永杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第10期98-100,共3页
如何从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘的一个重要的问题。FP-growth是一个著名的不产生候选集的高效频繁模式挖掘算法,它使用专门的数据结构FP-tree。为了进一步提高FP-grown算法效率,提出一个新的并行算法PFPTC,可以并发地创建子F... 如何从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘的一个重要的问题。FP-growth是一个著名的不产生候选集的高效频繁模式挖掘算法,它使用专门的数据结构FP-tree。为了进一步提高FP-grown算法效率,提出一个新的并行算法PFPTC,可以并发地创建子FP-tree,以及一个FP-tree合并算法称作FP-merge,可以将两个FP-tree合并为一个。 展开更多
关键词 挖掘算法 候选集 频繁模式 关联规则 合并算法 大型数据库 算法效率 FP 创建 并发
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压缩FP-Tree的改进搜索算法 被引量:8
4
作者 吴倩 罗健旭 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1771-1777,共7页
为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法FP-Growth多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树(CFP-Tree)的改进搜索算法(MCFP-Tree)。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁... 为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法FP-Growth多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树(CFP-Tree)的改进搜索算法(MCFP-Tree)。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁模式树紧凑的数据结构,采用自底向上的搜索策略,快速挖掘压缩频繁模式树及其子树,更快得到候选项集的支持数。实验结果表明,该算法可以高效计算出候选频繁项集出现的频次,挖掘效率明显优于Apriori和FPGrowth算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 压缩频繁模式树 APRIORI算法 频繁模式增长算法
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利用模糊关联规则挖掘和遗传算法的工业产品设计优化方法
5
作者 张晴 李丛 高广银 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期207-218,共12页
在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结... 在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结合了多层人工智能技术:大数据分析、基于递归关联规则的模糊推理系统(RAFIS)以及Mamdani模糊推理系统。所提出的方法通过将模糊关联规则挖掘(FARM)和遗传算法(GA)纳入RAFIS,以缩小客户属性和设计参数之间的差距。首先,在FFE阶段,组织数据收集和管理,然后将数据集输入FARM和GA以获取最佳模糊规则和隶属函数。随后,利用这些结果建立用于定制产品设计特征的Mamdani模糊推理系统。通过优化Mamdani推理系统中的参数(包括隶属函数的类型、分区和范围),实现产品定制设计。实验以电动滑板车为例进行应用分析,并采用模糊综合评价方法评估设计方案。结果表明两种设计方案均获得较高满意度,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 人工智能 产品设计 模糊关联规则挖掘 遗传算法 大数据分析
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基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘
6
作者 李佳颖 郝彬超 +4 位作者 王卫东 王智超 曹禄来 韩征 朱崇政 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期532-541,共10页
滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方... 滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方检验剔除与滑坡灾害弱相关的影响因素,耦合分析滑坡区域与影响因素区划,针对大数据挖掘算法仅能以历史滑坡次数等离散型变量为挖掘依据的局限性,引入特征参数优化频繁模式树(FPGrowth)算法,使其能以历史滑坡面积和历史滑坡密度等连续型变量为挖掘依据,挖掘滑坡频繁二级因素组合,利用卡方检验与频率比检验挖掘结果准确性。结果表明:基于历史滑坡密度的优化关联规则算法能更好地挖掘滑坡频繁二级因素组合,其中,“高程<1769 m、地表起伏度62~140 m”的区域滑坡最频繁,需要对滑坡灾害重点关注与防治。针对原始关联规则算法仅能以滑坡次数为挖掘依据的局限,优化算法以考虑滑坡范围的影响,深入研究多种影响因素对滑坡的综合作用,为滑坡灾害的快速判识与防灾减灾提供参考。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 优化关联规则算法 FP-GROWTH算法 滑坡影响因素 频繁组合挖掘
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基于改进ECLAT算法的混凝土坝变形预测模型
7
作者 赵昕 苏怀智 方正 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第4期58-64,共7页
为提高大坝安全监测数据库的数据挖掘效率,引入改进的ECLAT关联规则算法。利用数据挖掘技术分析处理数量庞大的大坝安全监测数据,并建立大坝坝顶垂直位移预测模型。首先筛选出对大坝坝顶垂直位移的主要影响因素环境温度、坝前水温和坝... 为提高大坝安全监测数据库的数据挖掘效率,引入改进的ECLAT关联规则算法。利用数据挖掘技术分析处理数量庞大的大坝安全监测数据,并建立大坝坝顶垂直位移预测模型。首先筛选出对大坝坝顶垂直位移的主要影响因素环境温度、坝前水温和坝前水位,然后用Eclat算法对预处理后的基本资料进行数据挖掘,筛选出可以用于预测的强关联规则,最后利用坝顶垂直位移对温度变化反应的滞后性,建立坝顶垂直位移预测模型。将本模型应用于某混凝土拱坝中,试验表明该模型的本次预测结果具有一定的可靠性。 展开更多
关键词 大坝安全监测 坝顶垂直位移 关联规则 Eclat算法 数据挖掘
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基于轨迹数据的大规模路网交通拥挤时空关联规则挖掘 被引量:6
8
作者 周启帆 刘海旭 +1 位作者 董志鹏 徐银 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期260-271,共12页
提出了K近邻RElim(K neighbor-RElim,KNR)算法和时序K近邻RElim(sequential KNbrRElim,SKNR)算法,利用大规模路网的车辆轨迹数据来挖掘路段拥挤关联规则和拥挤传播时空关联规则。其中KNR算法在RElim算法基础上拓展了空间拓扑约束,可高... 提出了K近邻RElim(K neighbor-RElim,KNR)算法和时序K近邻RElim(sequential KNbrRElim,SKNR)算法,利用大规模路网的车辆轨迹数据来挖掘路段拥挤关联规则和拥挤传播时空关联规则。其中KNR算法在RElim算法基础上拓展了空间拓扑约束,可高效从大规模车辆轨迹数据集中挖掘路网中关联性拥挤易发路段,并量化这些路段间拥挤的关联性强度。而SKNR算法进一步以滑动窗口的形式拓展时间维度,可以挖掘出大规模路网中难以直接观测的拥挤传播现象,并追溯拥挤传播路径。以成都路网和车辆轨迹数据的挖掘结果对所提出的算法进行了说明和验证,结果表明了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 拥挤传播 轨迹数据 RElim算法
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基于Eclat算法的八字门滑坡变形因素关联性分析 被引量:2
9
作者 李明亮 吕梅洁 +1 位作者 侯梦媛 朱昊 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第6期150-155,共6页
针对滑坡监测数据库数据量大,进行关联规则分析需要多次扫描数据库导致运行时间长的问题,将Eclat关联规则算法引入滑坡监测数据挖掘中,通过K-means聚类法和Eclat算法对八字门滑坡的变形进行了分析。通过综合研究,选择了降雨量监测值和... 针对滑坡监测数据库数据量大,进行关联规则分析需要多次扫描数据库导致运行时间长的问题,将Eclat关联规则算法引入滑坡监测数据挖掘中,通过K-means聚类法和Eclat算法对八字门滑坡的变形进行了分析。通过综合研究,选择了降雨量监测值和库水位监测值中的6种因素进行数据挖掘分析。分别挖掘了3种降雨因子和3种库水位因子与八字门滑坡多测点位移的关联性,并从八字门滑坡时空监测大数据挖掘出的全部关联规则中选择8个具有较高的置信水平的关联规则进行分析,发现降雨和库水位因素影响八字门滑坡运动的有效信息。结果表明,这种数据挖掘方法及其在监测数据研究中的高精度,有望广泛应用于库区堆积滑坡的数据分析和预测。 展开更多
关键词 八字门滑坡 Eclat算法 关联规则 数据挖掘 三峡库区
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基于FP-network关联规则挖掘算法的配电网薄弱点分析研究 被引量:16
10
作者 程江洲 聂玮瑶 +3 位作者 张赟宁 谌桥 陈秋航 余子容 《电测与仪表》 北大核心 2021年第3期47-53,共7页
针对配电网运行时经常发生故障的情况,如何快速高效地寻找出配电网中的薄弱点成为了当下配电网安全运行的一大难题。文中采用频繁模式网络(FP-network)模型,建立事务-项目的关联矩阵,并且将所需要进行关联规则挖掘的数据储存在关联矩阵... 针对配电网运行时经常发生故障的情况,如何快速高效地寻找出配电网中的薄弱点成为了当下配电网安全运行的一大难题。文中采用频繁模式网络(FP-network)模型,建立事务-项目的关联矩阵,并且将所需要进行关联规则挖掘的数据储存在关联矩阵中,从而进行关联规则的数据挖掘。通过算例分析证实了FP-network关联规则挖掘算法可用于配电网薄弱点分析中,并通过配电网实际运行情况验证了该算法的可行性。该算法对配电网数据库中的故障数据仅仅需要进行一次扫描,从而提高了配电网故障数据关联规则挖掘的效率,更有利于配电网实时更新数据库,为分析检测配电网运行中的薄弱点提供了技术支持。 展开更多
关键词 薄弱点分析 数据挖掘 fp-tree算法 FP-network算法 关联规则
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关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进 被引量:96
11
作者 崔贯勋 李梁 +2 位作者 王柯柯 苟光磊 邹航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2952-2955,共4页
经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和... 经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 频繁项集 候选项集
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基于特征挖掘的电网故障诊断方法 被引量:46
12
作者 李再华 白晓民 +5 位作者 周子冠 许婧 李晓珺 张霖 孟珺遐 朱宁辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期16-22,共7页
专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了... 专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的"或"逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 特征挖掘 频繁模式一算法 故障诊断 专家系统
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一种基于栈变换的高效关联规则挖掘算法 被引量:15
13
作者 惠晓滨 张凤鸣 +1 位作者 虞健飞 牛世民 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期330-335,共6页
在一个模式信息保全引理的基础上 ,提出了一个基于频繁模式栈变换的关联规则挖掘算法FPST ,给出了相应的栈构造和栈变换的算法描述 ,并进行了算法的性能分析和比较试验 。
关键词 栈变换 高效关联规则挖掘算法 数据库 数据挖掘算法 频繁模式 关联规则
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多段支持度数据挖掘算法研究 被引量:23
14
作者 李雄飞 苑森淼 +1 位作者 董立岩 全勃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期661-665,共5页
在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 ... 在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 Lk- 1 上进行 JOIN运算构成潜在 k项集 Ck.由于数据库和 Ck 的规模较大 ,需要相当大的计算量才能生成频繁项集 .Apriori Tid算法给每个事务增加了一个唯一标识 Tid ,其特点是只扫描一趟数据库 ,其余趟扫描 (如第 k趟扫描 )均在相应的数据集 Ck上进行 .由于数据规模改变不大 ,各算法的效率差别并不明显 .该文提出分段计算支持度的思想 ,是把一个项集的支持度分段计算 ,每一个段记录该项集在相应规模事务中出现的频度 ,从而构成一个支持度向量 .由于有了项集的多段支持度 ,可以推测出该项集能否包含在更大规模的频繁项集中 ,采用这种算法既提高了在扫描数据库过程中的信息获取率 ,又能及时剔除超集不是频繁项集的项集 ,进一步缩减了潜在项集的规模 .在数据集扫描过程中 ,按文中定理 1的思想调整数据集 。 展开更多
关键词 数据挖掘 相联规则 算法 频繁项集 多段支持度 数据库
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采掘关联规则的高效并行算法 被引量:37
15
作者 铁治欣 陈奇 俞瑞钊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第8期948-953,共6页
采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题.文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾;给出了一种提高顺序采掘关联规则效率的方法;分析了已有并行采掘关联规则算法的优缺点;设计了一个效率较高的并行采掘关联规则的算法PMAR;... 采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题.文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾;给出了一种提高顺序采掘关联规则效率的方法;分析了已有并行采掘关联规则算法的优缺点;设计了一个效率较高的并行采掘关联规则的算法PMAR;并与其它相应算法进行了比较.实验证明,算法PMAR是有效的. 展开更多
关键词 数据采掘 关联规则 并行算法 数据库
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关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进 被引量:120
16
作者 刘华婷 郭仁祥 姜浩 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期146-149,共4页
关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。对Apriori算法的原理及效率进行分析,... 关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法。该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法。在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 APRIORI算法
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基于Apriori算法的船舶交通事故关联规则分析 被引量:29
17
作者 黄常海 高德毅 +2 位作者 胡甚平 耿鹤军 彭宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第3期18-22,共5页
为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖... 为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖掘事故间的强关联规则.对所挖掘出的强关联规则进行分析,发现事故致因因素间的潜在关系,并提出事故防范对策以保障海上交通安全. 展开更多
关键词 船舶交通事故 数据挖掘 APRIORI算法 关联规则 海上交通安全
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基于布尔矩阵的关联规则算法研究 被引量:18
18
作者 方炜炜 杨炳儒 +1 位作者 宋威 侯伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期1964-1966,共3页
针对可快速在大型交易事务数据库中挖掘关联规则的问题,基于布尔矩阵提出一种新的挖掘算法。该算法通过仅需存储布尔位节约了内存,通过简单布尔运算提高了求解频繁项集的效率。实验证明该算法较之于Apriori算法有更好的性能。
关键词 数据挖掘 关联规则 矩阵 APRIORI算法 频繁项集
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用语言云模型发掘关联规则(英文) 被引量:94
19
作者 李德毅 邸凯昌 +1 位作者 李德仁 史雪梅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期143-158,共16页
该文提出用语言云模型用于 KDD中知识表达和不确定性处理 ,引入了多维云模型作为一维模型的扩展 .语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起 ,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿... 该文提出用语言云模型用于 KDD中知识表达和不确定性处理 ,引入了多维云模型作为一维模型的扩展 .语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起 ,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿沟 .为了发现强关联规则 ,属性值要在较高的概念层上泛化 ,同时允许相邻属性值或语言项间有重叠 .这种软划分可以模仿人类的思想 ,使发现的知识具有稳健性 .将基于云模型的泛化方法与 Apriori算法结合起来 ,从空间数据库中发掘关联规则 .试验显示了其有效性、高效性和灵活性 . 展开更多
关键词 语言云模型 关联规则 知识发现 空间数据库
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关联规则技术在电力市场营销分析中的应用 被引量:23
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作者 侯雪波 田斌 +1 位作者 葛少云 路志英 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期67-72,共6页
关联规则是一种重要的数据挖掘技术。结合电力行业的特殊性,将关联规则应用于对电力市场营销分析中。采取K-Means聚类技术实现对历史数据的离散化处理,以便进行知识归纳,运用关联规则的FP-Growth算法搜索所有的强关联规则,这些强关联规... 关联规则是一种重要的数据挖掘技术。结合电力行业的特殊性,将关联规则应用于对电力市场营销分析中。采取K-Means聚类技术实现对历史数据的离散化处理,以便进行知识归纳,运用关联规则的FP-Growth算法搜索所有的强关联规则,这些强关联规则中蕴含着电量销售与电价、气温、降水等影响因素之间的关联关系。以某市的实际电力营销数据为例,说明了关联规则的分析方法对电力市场营销具有一定的辅助决策意义。 展开更多
关键词 电力市场营销 数据挖掘 关联规则 频繁模式增长算法
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