序列模式算法研究——类Apriori方法 被引量：1

1

作者 郭秀娟 李原 《现代情报》 2003年第12期142-143,146,共3页

基于关联规则的Apriori算法 ,对序列模式挖掘的规则类Apriori算法的思想对性能进行了研究 。

关键词 数据挖掘 序列模式 关联规则 类apriori 算法

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基于相似度的Apriori混合算法研究 被引量：1

2

作者 罗洁 王力 《智能计算机与应用》 2023年第8期158-160,164,共4页

针对Apriori关联规则算法与用户兴趣度不匹配,容易造成错误商务决定的问题。提出一种新的基于相似度的Apriori混合算法,以提高数据分析的准确率。通过加入用户兴趣度权重,利用协同过滤算法中客观用户相似度替代主观兴趣度改进了Apriori... 针对Apriori关联规则算法与用户兴趣度不匹配,容易造成错误商务决定的问题。提出一种新的基于相似度的Apriori混合算法,以提高数据分析的准确率。通过加入用户兴趣度权重,利用协同过滤算法中客观用户相似度替代主观兴趣度改进了Apriori算法,并进行测试。实验结果表明,改进后的算法平均置信度提高了13%,平均支持度提高了25%,有效提高了关联规则的准确性。 展开更多

关键词 apriori算法 兴趣度 相似度 协同过滤

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区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究 被引量：38

3

作者 郭伟 姚丹亚 +2 位作者 付毅 胡坚明 刘宁 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2005年第7期101-104,114,共5页

随着城市各种交通控制系统(UTC)的广泛应用,交通控制中心能够采集大量的交通流数据。通过对这些数据的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况,从而有助于改进交通控制方案,这是一项新的研究内容。本文通过对区域内路口大量的检测器数... 随着城市各种交通控制系统(UTC)的广泛应用,交通控制中心能够采集大量的交通流数据。通过对这些数据的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况,从而有助于改进交通控制方案,这是一项新的研究内容。本文通过对区域内路口大量的检测器数据的分析,利用K均值聚类和EM算法相结合的方法,提取出表征路口交通流运行状况的特征向量。然后,给出典型交通区域内路口交通流运行的平衡因子,建立评价区域内路口相似性的相似性矩阵。利用北京市两个典型交通区域的实际交通流数据进行验证,结果表明该评估模型能够很好的反映北京市交通状况,并具有较好的可移植性。 展开更多

关键词 区域交通流评估 路口相似性 平衡因子 EM算法 K均值聚类

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基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究 被引量：4

4

作者 李昌兵 庞崇鹏 +1 位作者 凌永亮 王强 《现代情报》 CSSCI 2018年第2期68-74,共7页

[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络... [目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。 展开更多

关键词 apriori算法 特征提取 PMI算法 K-MEANS算法 语义相似度

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Web挖掘中基于GITC算法发现用户频繁访问模式 被引量：1

5

作者 欧阳一鸣 郭维 +1 位作者 郭骏 孙超超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期191-194,共4页

用户频繁访问模式的发现是Web日志挖掘的重要研究内容。提出了一种先求两两用户访问模式的交集结果再生成候选频繁访问模式,然后扫描数据库,统计各个候选频繁访问模式的支持度计数的GITC算法。经过理论分析和实验验证,该算法能有效地发... 用户频繁访问模式的发现是Web日志挖掘的重要研究内容。提出了一种先求两两用户访问模式的交集结果再生成候选频繁访问模式,然后扫描数据库,统计各个候选频繁访问模式的支持度计数的GITC算法。经过理论分析和实验验证,该算法能有效地发现用户频繁访问模式。 展开更多

关键词 WEB日志挖掘 类apriori算法 交集关系 最大前向引用 频繁访问模式

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基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法 被引量：5

6

作者 桂琼 程小辉 《桂林工学院学报》 北大核心 2008年第4期568-571,共4页

通过对Apriori算法挖掘过程的深入分析,提出一种改进的关联规则挖掘算法——基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法(ARBSM):在压缩事务布尔矩阵的基础上构建一个事务相似矩阵,直接查找高阶K-项频繁集,有效解决了Apriori算法逐层搜索的迭... 通过对Apriori算法挖掘过程的深入分析,提出一种改进的关联规则挖掘算法——基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法(ARBSM):在压缩事务布尔矩阵的基础上构建一个事务相似矩阵,直接查找高阶K-项频繁集,有效解决了Apriori算法逐层搜索的迭代产生频繁项集的瓶颈问题。测试结果表明,ARBSM算法可以高效地挖掘潜在的强关联规则。 展开更多

关键词 APFIORI算法 关联规则 压缩事务矩阵 事务相似矩阵 ARBSM算法

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关联规则在高校师资评测系统中的应用 被引量：1

7

作者 邹长忠 傅清祥 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期489-493,共5页

分析了关联规则的一种特殊情况,即如何提取不大于下限最小支持度阈值的项目集,称这样的项目集为稀缺项目集,提出了相应的类Apriori挖掘算法:Similar-Apriori算法,并将其结合Apriori算法,应用到高校师资评测系统中,从理论和实践上证明了... 分析了关联规则的一种特殊情况,即如何提取不大于下限最小支持度阈值的项目集,称这样的项目集为稀缺项目集,提出了相应的类Apriori挖掘算法:Similar-Apriori算法,并将其结合Apriori算法,应用到高校师资评测系统中,从理论和实践上证明了算法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 关联规则 稀缺项目集 similar—apriori算法 高校 师资评测

原文传递

基于Web日志的序列模式挖掘应用研究

8

作者 王燕 《信息技术》 2009年第9期12-15,共4页

首先分析了序列模式挖掘算法——类Apriori算法,然后重点介绍了如何对Web服务产生的大量日志数据进行收集、预处理,并基于类Apriori算法对Web日志进行分析,发现新模式,为优化网站建设提供有价值数据。

关键词 数据挖掘 序列模式 类Aprior算法 WEB服务器日志

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基于关联规则的Web日志数据分析系统

9

作者 胡静芳 《电脑知识与技术》 2008年第6期1190-1191,共2页

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中，将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来，其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori... 本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中，将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来，其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上，对其改造，给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块。 展开更多

关键词 WEB日志挖掘 关联规则 类apriori算法

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Web挖掘中基于交集算法发现用户频繁访问模式

10

作者 郭维 欧阳一鸣 郭骏 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1511-1515,共5页

文章提出了一种基于交集关系原理的算法叫做交集算法,它与类Apriori算法本质上互补。这种算法的最大优势是不需要产生大量的候选频繁访问模式,就可以直接生成最大频繁访问模式,因此在挖掘过程中也就不需要反复扫描原始数据库来计算各个... 文章提出了一种基于交集关系原理的算法叫做交集算法,它与类Apriori算法本质上互补。这种算法的最大优势是不需要产生大量的候选频繁访问模式,就可以直接生成最大频繁访问模式,因此在挖掘过程中也就不需要反复扫描原始数据库来计算各个候选频繁访问模式的支持度计数;经理论分析和试验证明,交集算法具有一定的理论意义和应用价值。 展开更多

关键词 WEB日志挖掘 类apriori算法 交集算法 最大前向引用 频繁访问模式

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一种新的渣土车车轮带泥检测方法

11

作者 杨雪 李志华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期751-757,共7页

提出了一种新的车轮带泥图像检测方法。通过改进直方图方法、在相似度计算中考虑了像素的位置信息,从而提出了直方图交叉相似度计算的新方式;并综合考虑小波变换法在纹理检测上的优势,给出了图像组合相似度的新定义,基于此,提出了基于... 提出了一种新的车轮带泥图像检测方法。通过改进直方图方法、在相似度计算中考虑了像素的位置信息,从而提出了直方图交叉相似度计算的新方式;并综合考虑小波变换法在纹理检测上的优势,给出了图像组合相似度的新定义,基于此,提出了基于小波变换提取边缘特征与改进的直方图交叉方法相结合的相似度比较EHSC算法,通过EHSC算法计算组合相似度,并根据相似度阈值来最终选择图像。EHSC算法具有时间开销小、鲁棒性好等特点。通过在真实采样的现场图像上实验,实验结果表明,该方法能有效地进行带泥车轮图像的检测,具有较高的检测效率和比较强的实用性。 展开更多

关键词 车轮带泥检测 边缘检测 直方图交叉 EHSC算法 相似度比较

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