检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘被引量：28: 1; 作者孙岳毛国君 +1 位作者刘旭刘椿年《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期93-97,共5页; 数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支,近年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为M_ID4的数据流挖掘算法.它是在大容量数据流挖掘中,通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法.利用多分类器综合技术,M-ID... 展开更多; 关键词数据挖掘数据流概念漂移; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法被引量：14: 2; 作者刘旭毛国君 +1 位作者孙岳刘椿年《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期900-905,共6页; 在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘... 展开更多; 关键词数据挖掘数据流频繁闭项集; 在线阅读下载PDF 职称材料

时态约束下的数据挖掘问题及算法被引量：5: 3; 作者毛国君刘椿年《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1690-1694,共5页; 对于一个大型数据库而言 ,为了提高挖掘效率 ,必须考虑减少数据库的扫描次数 ,同时使内存需求量保持在一个适当的水平上 .把时态约束应用到事务数据库的挖掘中 ,可以获得更好的效率 .本文首先利用时态区间代数操作实现原始数据库的过滤... 展开更多; 关键词数据挖掘关联规则时态区间频繁项目序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据流中概念漂移检测的集成分类器设计: 4; 作者孙岳毛国君刘旭《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期164-167,共4页; 提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和... 展开更多; 关键词数据挖掘数据流概念漂移; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用: 5; 作者邱洪君毛国君罗春雨《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第6期23-25,共3页; DNA序列分割作为DNA序列分析中的一部分正受到越来越多人的关注,引入数据挖掘技术是提高DNA序列分割有效性的一个重要途径。全面综述了目前数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用,最后指出了尚待解决的问题。; 关键词数据挖掘序列分割 DNA序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于项目序列集亚操作和数据分割的最大频繁项目序列挖掘方法(英文): 6; 作者毛国君刘椿年《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期772-777,共6页; 发现频繁项目序列集是关联规则挖掘中的一个重要步骤.该文提出两个发现最大频繁项目序列的算法Dfis和Dfisp.Dfis算法基于项目序列集操作理论,只有一次数据库扫描.Dfisp是Dfis的改进算法,它引入数据分割技术以提高内存使用率因而增强对... 展开更多; 关键词数据挖掘关联规则项目序列亚操作; 在线阅读下载PDF 职称材料

分段扫描生成频繁项目序列集的挖掘算法: 7; 作者毛国君刘椿年《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期19-21,202,共4页; 关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要分支。发现频繁项目序列集又是关联规则挖掘中的一个关键阶段。十几年来,许多发现频繁项目集的算法已经被提出。近几年来,人们更关注于在大型数据集中高效发现频繁项目集的算法研究,特别是在减少数据... 展开更多; 关键词数据挖掘关联规则项目序列(集) 数据分段扫描; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘被引量：28: 1; 作者孙岳毛国君刘旭刘椿年; 机构北京市多媒体与智能软件重点实验室北京工业大学计算机学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期93-97,共5页; 基金国家自然科学基金(60496322，60496327)资助~~; 文摘数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支,近年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为M_ID4的数据流挖掘算法.它是在大容量数据流挖掘中,通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法.利用多分类器综合技术,M-ID4实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘.实验结果表明,MID4算法在处理数据流的概念漂移上表现出比已有同类算法更高的精确度和适应性.; 关键词数据挖掘数据流概念漂移; Keywords Data mining, data stream, concept drift; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法被引量：14: 2; 作者刘旭毛国君孙岳刘椿年; 机构北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期900-905,共6页; 基金国家自然科学基金重大项目(No.60496322 60496327); 文摘在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘频繁闭项集,其中一个典型的工作就是Moment算法.本文提出了一种数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法A-Moment.它采用衰减窗口机制、近似计数估计方法和分布式更新信息策略来解决Moment算法中过度依赖于窗口和执行效率低等问题.实验表明,该算法在保证挖掘精度的前提下,可以比Moment获得更好的效率.; 关键词数据挖掘数据流频繁闭项集; Keywords data mining data stream frequent closed itemset; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时态约束下的数据挖掘问题及算法被引量：5: 3; 作者毛国君刘椿年; 机构北京市多媒体与智能软件重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1690-1694,共5页; 基金国家自然科学基金 (No .60 1 730 1 4 ) 北京市自然科学基金 (No.40 2 2 0 0 3) 北京市教委资金; 文摘对于一个大型数据库而言 ,为了提高挖掘效率 ,必须考虑减少数据库的扫描次数 ,同时使内存需求量保持在一个适当的水平上 .把时态约束应用到事务数据库的挖掘中 ,可以获得更好的效率 .本文首先利用时态区间代数操作实现原始数据库的过滤和挖掘时态区间的合并 ;然后在定义项目序列集操作的基础上 ,提出一个称为TISS DM的发现频繁项目序列集的高效算法 ;最后讨论了这个算法的效率 .; 关键词数据挖掘关联规则时态区间频繁项目序列; Keywords data mining association rule temporal interval frequent itemsequence; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据流中概念漂移检测的集成分类器设计: 4; 作者孙岳毛国君刘旭; 机构北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期164-167,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60496322 60496327); 文摘提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和较好的时间效率。; 关键词数据挖掘数据流概念漂移; Keywords data mining data stream concept drift; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用: 5; 作者邱洪君毛国君罗春雨; 机构北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第6期23-25,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60173014) 北京市自然科学基金资助项目(4022003); 文摘 DNA序列分割作为DNA序列分析中的一部分正受到越来越多人的关注,引入数据挖掘技术是提高DNA序列分割有效性的一个重要途径。全面综述了目前数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用,最后指出了尚待解决的问题。; 关键词数据挖掘序列分割 DNA序列; Keywords Data Mining Sequence Segmentation DNA Sequence; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于项目序列集亚操作和数据分割的最大频繁项目序列挖掘方法(英文): 6; 作者毛国君刘椿年; 机构北京市多媒体与智能软件重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期772-777,共6页; 基金 Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60173014) Natural Science Foundation of Bei-Jing(4022003) Educational Foundation of Beijing(KZ0703200356); 文摘发现频繁项目序列集是关联规则挖掘中的一个重要步骤.该文提出两个发现最大频繁项目序列的算法Dfis和Dfisp.Dfis算法基于项目序列集操作理论,只有一次数据库扫描.Dfisp是Dfis的改进算法,它引入数据分割技术以提高内存使用率因而增强对大型数据库的处理能力,是一个两次数据库扫描算法.实验表明了它们的性能能和优势.; 关键词数据挖掘关联规则项目序列亚操作; Keywords Algorithms Database systems Mathematical operators Set theory Theorem proving; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分段扫描生成频繁项目序列集的挖掘算法: 7; 作者毛国君刘椿年; 机构北京市多媒体与智能软件重点实验室北京工业大学计算机学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期19-21,202,共4页; 基金国家自然科学基金(编号:60173014) 北京市自然科学基金(编号:4022003) 北京市教委资金资助; 文摘关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要分支。发现频繁项目序列集又是关联规则挖掘中的一个关键阶段。十几年来,许多发现频繁项目集的算法已经被提出。近几年来,人们更关注于在大型数据集中高效发现频繁项目集的算法研究,特别是在减少数据库的扫描次数、提高内存利用率等方面。该文提出一个称为DFISP的算法,它是基于数据分段扫描策略的,并且只需两次数据库扫描即可完成频繁项目序列集的生成。实验表明,DFISP算法是稳定而高效的。; 关键词数据挖掘关联规则项目序列(集) 数据分段扫描; Keywords Data Mining,Association Rules,Itemsequences(Itemsequence Sets),Data-Partitioning Scan; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘	孙岳毛国君刘旭刘椿年	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2008	28	在线阅读下载PDF 职称材料
2	数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法	刘旭毛国君孙岳刘椿年	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	时态约束下的数据挖掘问题及算法	毛国君刘椿年	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据流中概念漂移检测的集成分类器设计	孙岳毛国君刘旭	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用	邱洪君毛国君罗春雨	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于项目序列集亚操作和数据分割的最大频繁项目序列挖掘方法(英文)	毛国君刘椿年	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	分段扫描生成频繁项目序列集的挖掘算法	毛国君刘椿年	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料