期刊文献+

应用立方体工具计算频繁维谓词集的方法 被引量:4

Applying data cube tool to calculate multidimensional verb sets
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 关联规则是数据挖掘中重要的挖掘模式,数据立方体很适合挖掘多维关联规则,多维关联规则挖掘中最重要的工作是频繁维谓词集的获得.具体应用OLAPServices工具有效获得频繁维谓词集的具体方法现有书籍介绍较少.通过一个高校学生信息系统的实际例子,对经由数据立方和MDX语言对有效计算频繁维谓词集的方法进行了有意的探索. Association rules is a important model in datamining.There are two kind of means to mine multidimensional association rules:inter-dimension association rules and mixed association rules.The most important work in mining multidimensional association rules is to obtain multidimensional verb sets.In the paper,we explore a helpful means to obtain multidimensional verb sets with data cube tool and MDX language through an example in students information system.
作者 闫禹
出处 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第4期271-274,共4页 Journal of Shenyang Normal University:Natural Science Edition
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献9

  • 1BischoffJoyce Alexander Ted著 成栋 魏立原译.数据仓库技术[M].北京:电子工业出版社,1998..
  • 2Han J,Proc 2000 ACM-SIGMOD Intl Conf on Management of Data,2000年
  • 3Han J,Concepts and Techniques,2000年,225页
  • 4Kamber M,Proc 1997 Conf Knowledge Discovery and Data Mining,1997年,207页
  • 5Park J S,Proc 1995 ACMSIGMOD Int'l Conf on Management of Data,1995年,175页
  • 6Fu Y,Proc 1st Intl Workshop Integration of Knowledge Discovery with Deductive and Object-Oriented Databas,1995年,39页
  • 7欧阳为民,蔡庆生.发现广义序贯模式的增量式更新技术[J].软件学报,1998,9(10):777-780. 被引量:12
  • 8裴健,柴玮,赵畅,唐世渭,杨冬青.联机分析处理数据立方体代数[J].软件学报,1999,10(6):561-569. 被引量:23
  • 9杨学兵,高俊波,蔡庆生.可增量更新的关联规则挖掘算法[J].小型微型计算机系统,2000,21(6):611-613. 被引量:3

共引文献11

同被引文献15

  • 1钱铁云,王元珍,冯小年.结合类频率的关联中文文本分类[J].中文信息学报,2004,18(6):30-36. 被引量:12
  • 2STRUMJ.Microsoft SQL Server 7数据仓库技术指南[M].北京:机械工业出版社,2000.45-46.
  • 3HAN J W.Data Mming[M].Morgan Kaufmann Publishers,Inc.2001.150-184.
  • 4HAN Jiawei, AMBER M. Data Mining: Concepts and Tech2 niques[M]. Beijing: China Machine Press, 2001 : 150-184.
  • 5RAKESH A. Fast algorithms for mining association rules in large databases[M]. Proc of VLDB, Santiago, 1994:487-499.
  • 6HUGH J, WATSON D A, ANNINO, et al. Current Practices in Data Warehousing[J]. Information Systems Management, 2001,18(1) : 47-55.
  • 7Han Jiawei,Kamber M.Data Mining:Concepts and Tech2niques[M].Beijing:China Machine Press,2001.
  • 8Akesh Agrawal.Fast algorithms for mining association rules in large databases[M].Proc of VLDB,Santiago,1994.
  • 9朱扬勇,周欣,施伯乐.规则型数据采掘工具集AMINER[J].高技术通讯,2000,10(3):19-22. 被引量:27
  • 10商琳,骆斌.一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架[J].计算机应用研究,2000,17(9):63-65. 被引量:37

引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部