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基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘
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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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FP-Growth算法在校园二手商品推荐系统中的应用
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作者 秦彦悦 安尘潇 +3 位作者 李云 张兆洋 丁勇 吴许俊 《计算机时代》 2025年第5期35-39,共5页
本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用... 本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用于校园场景的商品推荐关联规则。 展开更多
关键词 fp-growth算法 校园二手交易 关联规则 商品推荐
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基于FP-Growth算法的露天煤矿无人驾驶车辆故障预警分析与应用效果研究 被引量:1
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作者 姜文鑫 韩硕 +1 位作者 甘宏 辛守辉 《煤矿机械》 2025年第5期187-190,共4页
目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对... 目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对无线通信网络故障节点进行全自动定位。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可实现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信故障节点定位,从而更加快速地对车辆故障进行识别和预警。 展开更多
关键词 露天煤矿 无人驾驶车辆 fp-growth算法 萤火虫算法 无线通信故障
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Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm 被引量:3
4
作者 JIAO Minghai YAN Ping JIANG Huiyan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2006年第5期1065-1068,共4页
A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each n... A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each node are kept. Route information of different nodes in a same item are compressed into aggregative chains so that the frequent patterns will be produced in aggregative chains without generating node links and conditional pattern bases. An example of Web key words retrieval is given to analyze and verify the frequent pattern algorithm in this paper. 展开更多
关键词 data mining CHAINS fp-growth algorithm frequent pattern aggregative information retrieval
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基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘
5
作者 许烨 牛淑丽 狄增文 《气象水文海洋仪器》 2025年第1期33-36,共4页
为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基... 为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基于FP-Tree结构,筛选频繁项,进行观测数据特征的提取;对于数据集中的每个点,计算与其最近邻的距离,根据距离定义异常分数,实现异常数据挖掘与聚类。实验结果表明:设计方法挖掘的观测数据异常量与实际样本数据的数量一致,说明该方法在实际应用中,可以实现对地面气象观测数据异常的精准挖掘。 展开更多
关键词 fp-growth算法 挖掘方法 异常 观测数据 气象 地面
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基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法
6
作者 李雄清 李永 +6 位作者 王骏飞 臧凌 刘德志 卞宇轩 柴阅林 李卓潇 刘云韬 《网络安全与数据治理》 2025年第3期47-53,共7页
多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为... 多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为解决上述问题,提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法,即在FP-growth算法的基础上,对产品属性间的关联关系进行挖掘,并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品,有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上,本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。 展开更多
关键词 多品类打包 推荐系统 关联规则挖掘 fp-growth算法 航空旅游零售
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基于FP-growth算法的陈寿菲治疗慢性胃炎脾虚湿热证方药规律挖掘及经验特色研究
7
作者 陈洋 胡海金 陈寿菲 《中国医药指南》 2025年第30期152-155,共4页
目的为探明陈寿菲主任辨治脾虚湿热证的患者的临床表现及用药特点。方法以2023年1月至2023年12月就诊于福州市第二总医院中医科陈寿菲主任门诊,诊断为“胃脘痛”“胃痞病”脾虚湿热证的病历资料480例。基于FP-growth的算法,构建症状-证... 目的为探明陈寿菲主任辨治脾虚湿热证的患者的临床表现及用药特点。方法以2023年1月至2023年12月就诊于福州市第二总医院中医科陈寿菲主任门诊,诊断为“胃脘痛”“胃痞病”脾虚湿热证的病历资料480例。基于FP-growth的算法,构建症状-证型-药物关联规则。结果陈皮、白术、茯苓、木香、姜半夏、厚朴、薏苡仁、黄连、甘草为脾虚湿热证核心药物,嗳气、苔黄腻、脉沉细为脾虚湿热证的最常见的症状,胃脘疼痛、胃脘胀满、腹痛、乏力、口干、口苦、反酸、嗳气、纳呆、便溏、舌质淡红、舌质暗红、中有裂纹、边有齿印、苔黄腻、苔根腻、苔薄黄、苔腻微黄、脉细、脉弦、脉细弦、脉沉细为脾虚湿热证患者常见证候群,对应“木香-甘草-白术-茯苓-陈皮”组合置信度达92.71%,为脾虚湿热证患者的核心用药。结论脾虚湿热证作为一种兼夹证型在福建地区较为多见,本研究通过数据挖掘展示脾虚湿热证的临床表现,以及“健脾清化法”核心用药及用药加减依据;揭示了“健脾清化法”用的药内在逻辑。并以数据支撑症状-证型-中药三者之间内在逻辑,为名老中医经验传承提供结构化路径。 展开更多
关键词 慢性胃炎 脾虚湿热证 fp-growth算法 方证相应 数据挖掘
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基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法 被引量:23
8
作者 陈兴蜀 张帅 +1 位作者 童浩 崔晓靖 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期135-141,共7页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要组成部分.为提高关联规则的挖掘效率,提出了一种基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法(BPFP),分析了算法的时间和空间复杂度.该算法使用Hadoop框架和布尔矩阵以减少对事务数据的扫描次数,利用两次Ma... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要组成部分.为提高关联规则的挖掘效率,提出了一种基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法(BPFP),分析了算法的时间和空间复杂度.该算法使用Hadoop框架和布尔矩阵以减少对事务数据的扫描次数,利用两次MapReduce来实现频繁项集的挖掘.在多个数据集上的实验结果表明,与原FP-Growth算法相比,BPFP算法具有更高的执行效率、更好的加速比. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 布尔矩阵 MAPREDUCE fp-growth算法
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基于负载均衡和冗余剪枝的并行FP-Growth算法 被引量:8
9
作者 刘祥哲 刘培玉 +2 位作者 任敏 伊静 高钊 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期223-230,共8页
针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值... 针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值,将估计值远大于其他节点的分组进行分割,平均到其他分组中,并且对不同分组中重复的列表元素进行截断,去除冗余数据。实验表明,本文提出的算法能够有效防止并行化的数据倾斜,减少数据冗余,在时间和空间复杂度上要低于以前的并行化FP-Growth算法。 展开更多
关键词 关联规则 MAPREDUCE 冗余剪枝 fp-growth算法
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基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则分析 被引量:14
10
作者 姬浩 苏兵 吕美 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期144-151,共8页
为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系... 为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系,实现强关联规则输出。研究结果表明,多数高校群体性突发事件的发生与日期没有必然联系;内部管理因素、内外部突发事件、内部突发事件、政治因素是诱发高校群体性突发事件的主要因素,且外部因素导致的群体性突发事件影响力远远超过内部因素的影响力;当突发事件发生后,应急处置的有效性是决定突发事件影响力的重要因素。 展开更多
关键词 高校安全 群体性突发事件 数据挖掘 fp-growth算法 关联规则
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基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法 被引量:13
11
作者 邵梁 何星舟 尚俊娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2932-2935,共4页
针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集... 针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集;接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸;最后,通过迭代过程来生成频繁k-项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。 展开更多
关键词 大数据 频繁项集挖掘 Spark框架 fp-growth算法 垂直布局
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基于FP-Growth的中医药数据关联分析平台的设计和应用 被引量:44
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作者 杨涛 陆明 朱垚 《时珍国医国药》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3050-3052,共3页
目的设计中医药数据关联分析平台,对名老中医诊治高血压病的医案进行分析,探索"病机-中药"之间的相关性。方法分析FP-Growth算法原理,设计基于FP-Growth的中医药关联分析软件XMiner,并对430诊次高血压医案进行分析。结果 XMi... 目的设计中医药数据关联分析平台,对名老中医诊治高血压病的医案进行分析,探索"病机-中药"之间的相关性。方法分析FP-Growth算法原理,设计基于FP-Growth的中医药关联分析软件XMiner,并对430诊次高血压医案进行分析。结果 XMiner能够完成中医医药数据清洗、格式转换、关联分析、依赖关系网络绘制等功能,从高血压医案中成功提取18条"病机-药物"规则,能够辅助解释名老中医用药规律。结论 XMiner能够较好地完成规则提取和展示,对中医药数据挖掘和知识发现具有一定的意义。在今后的研究中,要将多种方法融入平台中,建立多方法协同工作的中医药挖掘范式,为大数据时代的中医药传承与发展服务。 展开更多
关键词 中医药 关联分析 fp-growth算法
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基于改进FP-Growth算法的CRHX型动车组牵引系统关联失效模型研究 被引量:5
13
作者 王艳辉 王淑君 +1 位作者 李曼 林帅 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期72-80,共9页
基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进... 基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进行算法性能测试,结果表明该算法准确高效;基于改进的FPGrowth算法分析设备的故障信息特征词,挖掘设备关联失效规则,建立设备的关联失效模型。最后,以CRHX型动车组牵引系统为例进行研究,验证了改进FP-Growth算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 故障信息 改进fp-growth算法 关联规则 关联失效模型
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基于FP-Growth算法和GRNN的电力知识文本挖掘 被引量:10
14
作者 白勇 张占龙 熊隽迪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第8期86-90,共5页
为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测。首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力... 为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测。首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力文本初始FP-Tree;接着采用FP-Growth算法遍历所有FP-Tree,生成频繁集,过滤掉小于最小支持度的项,留下频数较高的频繁项;然后根据更新后的FP-Tree统计关联项,选择与总用电量增长率关联强的变量生成训练样本;最后采用GRNN算法对电力需求文本进行训练,输入电力需求预测样本,设置平滑因子,通过模式层的输出和加权求和来获得电力需求预测结果。实验结果证明,通过合理设置最小支持度和GRNN的平滑因子,能够获得较好的电力文本挖掘性能,与常用挖掘算法相比,所提算法能够获得更高的电力需求预测准确率。 展开更多
关键词 电力文本挖掘 fp-growth算法 广义回归神经网络 平滑因子 频繁集
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基于Spark的并行FP-Growth算法优化与实现 被引量:8
15
作者 陆可 桂伟 +1 位作者 江雨燕 杜萍萍 《计算机应用与软件》 2017年第9期273-278,共6页
频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集... 频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集下频繁模式挖掘展开研究,基于Spark框架,通过对支持度计数和分组过程的优化改进了FP-Growth算法,并实现了算法的分布式计算和计算资源的动态分配。运算过程中产生的中间结果均保存在内存中,因此有效减少数据的I/O消耗,提高算法的运行效率。实验结果表明,经优化后的算法在面向大规模数据时要优于传统的FP-Growth算法。 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 fp-growth算法 分布式计算 Spark框架
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基于FP-Growth算法的盾构掘进参数与隧道管片渗漏关联性分析 被引量:4
16
作者 吴惠明 杨威 +1 位作者 姜芃 高新闻 《隧道建设》 北大核心 2016年第5期513-517,共5页
为研究隧道管片渗漏与盾构掘进参数之间的关联性,对关联规则中的Apriori算法与FP-Growth算法进行比较,选择FPGrowth算法作为文章研究使用的关联规则算法。选取关键掘进参数并对其数据筛选、划分及编码。采用FP-Growth算法,结合Matlab数... 为研究隧道管片渗漏与盾构掘进参数之间的关联性,对关联规则中的Apriori算法与FP-Growth算法进行比较,选择FPGrowth算法作为文章研究使用的关联规则算法。选取关键掘进参数并对其数据筛选、划分及编码。采用FP-Growth算法,结合Matlab数据分析语言编程,挖掘基于掘进参数频繁项集的管片渗漏关联规则,分析关键掘进参数渗漏原理。依据渗漏频繁项集和渗漏规则,推荐4个关键掘进参数组合的预设范围,并应用在某隧道东线的盾构掘进中。结果表明,关键掘进参数组合优化后的成环管片发生渗漏的概率降低29.36%。 展开更多
关键词 隧道管片 关联规则 fp-growth算法 渗漏水 掘进参数
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一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法 被引量:29
17
作者 肖永立 刘松 +1 位作者 见伟 宋亚奇 《电测与仪表》 北大核心 2020年第12期83-90,共8页
为提高监控人员面对设备海量缺陷信息的研判能力,丰富监控人员缺陷处理的技术手段,提出了一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法。利用关联规则挖掘的思想,为智能变电站二次设备建立缺陷模型,并利用FP-growth算法进行了缺... 为提高监控人员面对设备海量缺陷信息的研判能力,丰富监控人员缺陷处理的技术手段,提出了一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法。利用关联规则挖掘的思想,为智能变电站二次设备建立缺陷模型,并利用FP-growth算法进行了缺陷数据的挖掘和分析,挖掘二次设备、缺陷和缺陷原因的关联规则。通过对国家电网公司真实缺陷数据分析,表明所提方法可以有效发现变电站、二次设备、缺陷性质、缺陷原因等因素之间的关联关系,为二次设备高效管控和运维提供有价值信息。 展开更多
关键词 二次设备 缺陷分析 关联规则 fp-growth算法
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基于Aprior&FP-growth算法的研究 被引量:30
18
作者 晏杰 亓文娟 《计算机系统应用》 2013年第5期122-125,共4页
关联规则挖掘在数据挖掘中占有极其重要的地位,Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要频繁项集发现算法.研究了这两种算法的基本思想,指出了算法各自的优缺点并通过具体的实例说明发现频繁项集的方法,最后通过实验对算法... 关联规则挖掘在数据挖掘中占有极其重要的地位,Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要频繁项集发现算法.研究了这两种算法的基本思想,指出了算法各自的优缺点并通过具体的实例说明发现频繁项集的方法,最后通过实验对算法进行了性能上的比较. 展开更多
关键词 关联规则 APRIORI算法 fp-growth算法
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基于FP-Growth算法的民航鸟击事件关联性分析 被引量:6
19
作者 贾萌 邵荃 张金石 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期110-114,共5页
鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟击事件关键诱发属性基础上,提出了一种基于FPGrowth算法的民航鸟击事件关联性分析方法。根据中国民航鸟... 鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟击事件关键诱发属性基础上,提出了一种基于FPGrowth算法的民航鸟击事件关联性分析方法。根据中国民航鸟击事件统计数据,挖掘出鸟击事件各属性间潜在的、有价值的关联,通过设置最小支持度和最小置信度,得出重要的关联性规则。结果表明,该方法根据历史数据可推测出导致鸟击事件发生的相关因素,改善了以往凭借专家经验的片面性、模糊性和不确定性。通过飞机发动机设计、颜色涂装等措施切断导致鸟击事件发生的相关因素,达到有效预防鸟击事件的效果,完善防治措施,最大限度地避免鸟类撞击航空器,保障民航运输安全。 展开更多
关键词 安全工程 鸟击 数据挖掘 fp-growth算法 关联性 防治措施
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基于FP-Growth算法的配电网薄弱点分析研究 被引量:7
20
作者 黄悦华 邹子豪 +1 位作者 张赟宁 杨艾竹 《电测与仪表》 北大核心 2020年第17期79-84,135,共7页
随着配电网快速发展,对配电网运行稳定性的要求也愈来愈高。但由于设备复杂度高、外界因素影响较多,造成配电网故障时有发生。针对配电网设备通常于薄弱点处发生故障的问题,文中提出薄弱度的概念来量化分析薄弱点。同时,为判断薄弱点的... 随着配电网快速发展,对配电网运行稳定性的要求也愈来愈高。但由于设备复杂度高、外界因素影响较多,造成配电网故障时有发生。针对配电网设备通常于薄弱点处发生故障的问题,文中提出薄弱度的概念来量化分析薄弱点。同时,为判断薄弱点的薄弱程度,将配电网薄弱度设置为等于FP-Growth算法中支持度的数值。随后将库尔钦斯基(Kulczynski)度量与不平衡比配合使用,验证关联规则的强关联性及是否有意义。通过算例及实际运行情况验证了该方法的有效性,为配电网运行薄弱点的分析检测提供支持。 展开更多
关键词 薄弱点分析 数据挖掘 fp-growth算法 故障诱因 薄弱度
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