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FP-Growth算法在校园二手商品推荐系统中的应用
1
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
2
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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基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘
3
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
4
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
5
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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基于双特征层次嵌入的高维混合属性数据点位置并行FP-Growth挖掘
6
作者 李勃轮 《智能计算机与应用》 2025年第8期69-73,共5页
现有的混合属性数据挖掘方法存在混合属性语义鸿沟难以弥合、并行效率低下等问题,导致频繁模式挖掘耗时较长且无法应对大规模数据处理场景。针对上述背景,研究了基于双特征层次嵌入的高维混合属性数据点位置并行FP-Growth挖掘方法。该... 现有的混合属性数据挖掘方法存在混合属性语义鸿沟难以弥合、并行效率低下等问题,导致频繁模式挖掘耗时较长且无法应对大规模数据处理场景。针对上述背景,研究了基于双特征层次嵌入的高维混合属性数据点位置并行FP-Growth挖掘方法。该方法首先通过双层次特征嵌入技术分别处理数值型与类别型属性,对数值属性采用自适应分箱和模糊聚类生成层次结构,对类别属性基于语义相似度构建概念格。在此基础上,结合MapReduce框架设计并行FP-Growth算法。最后,通过分布式事务压缩和模式分段聚合优化了算法的计算效率。实验结果表明,该方法在UCI高维数据集KDD Cup上的运行时延较传统FP-Growth降低约40%,且支持动态增量更新,显著提升了高维混合属性数据的挖掘效率。 展开更多
关键词 双特征层次嵌入 高维混合属性 数据点位置 并行fp-growth挖掘 MAPREDUCE框架
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基于FP-Growth算法的台区线损窃电研究
7
作者 徐克松 《消费电子》 2025年第11期56-58,共3页
随着电力系统规模的不断扩大,线损管理已成为保证供电企业经济效益和电网稳定运行的关键环节。窃电是导致站区线损异常增加的重要因素之一,严重影响了电力企业的正常运营和其他用户的合法权益。本文主要研究了基于FPGrowth算法的车站线... 随着电力系统规模的不断扩大,线损管理已成为保证供电企业经济效益和电网稳定运行的关键环节。窃电是导致站区线损异常增加的重要因素之一,严重影响了电力企业的正常运营和其他用户的合法权益。本文主要研究了基于FPGrowth算法的车站线路损耗问题。通过深入分析FP-Growth算法的原理及其在站损窃电检测中的应用优势,构建了基于该算法的站损窃电分析模型。利用实测台站数据对模型进行了验证和分析。实验结果表明,FP-Growth算法能够有效挖掘异常线损数据中的频繁模式和关联规则,准确识别窃电用户,显著提高了站损窃电检测的准确性和效率。为电力企业加强线损管理,打击窃电行为提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 fp-growth 台区线损 窃电分析 智能算法
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基于FP-Growth算法的铁路信号设备故障诊断优化实验
8
作者 赵万富 《中国信息界》 2025年第6期231-233,共3页
引言FP-Growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效信息技术,通过构建FP树保留频繁项的关联信息,无需生成候选项集,为关联规则分析提供高效支持。针对铁路运输行业的日常管理与维修需求,需要以FP-Growth算法为基础,重点研究铁路信号设备... 引言FP-Growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效信息技术,通过构建FP树保留频繁项的关联信息,无需生成候选项集,为关联规则分析提供高效支持。针对铁路运输行业的日常管理与维修需求,需要以FP-Growth算法为基础,重点研究铁路信号设备故障诊断优化实验。基于此,本文主要从数据挖掘、算法改进、推理策略、诊断流程4个环节分析了故障诊断方案,并通过实验验证了该方案在运行效率、诊断准确率等方面的优越性。 展开更多
关键词 fp-growth算法 故障诊断 铁路信号设备
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基于FP-growth算法的二次设备缺陷监测研究
9
作者 刘江山 叶千钧 韩应生 《电子制作》 2025年第20期106-109,共4页
本文提出一种基于Hadoop的改进FP-growth算法,利用监控数据的分区特性,通过MapReduce实现并行支持度统计、频繁项分组与局部FP-tree构建,并结合路径压缩与缓存机制降低冗余开销。针对连续型指标,设计归一化与离散化结合的布尔事务建模方... 本文提出一种基于Hadoop的改进FP-growth算法,利用监控数据的分区特性,通过MapReduce实现并行支持度统计、频繁项分组与局部FP-tree构建,并结合路径压缩与缓存机制降低冗余开销。针对连续型指标,设计归一化与离散化结合的布尔事务建模方法,提升高维稀疏数据的可挖掘性。在国家电网实测数据上,该算法较Apriori与原始FP-growth在运行时间和内存占用上均更优,且在百万级事务与百维特征下具备良好扩展性。实验结果表明,该方法能高效提取通信、测控、保护等子系统的典型缺陷模式,揭示链式异常的耦合关系,为缺陷诊断与运维决策提供有力支持。 展开更多
关键词 fp-growth算法 HADOOP 二次设备缺陷监测 关联规则挖掘 分布式计算 数据预处理
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一个基于兴趣度的FP-Growth算法改进
10
作者 曾安平 黄永平 +2 位作者 阳万安 李广军 唐远翔 《宜宾学院学报》 2008年第12期54-56,共3页
人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法,但它们大多会产生大量的关联规则,这些规则中包含很多用户不感兴趣的垃圾规则,且只能发现正项的关联规则。因此,引入兴趣度的概念,对FP-G rowth算法进行改造,发现一些用... 人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法,但它们大多会产生大量的关联规则,这些规则中包含很多用户不感兴趣的垃圾规则,且只能发现正项的关联规则。因此,引入兴趣度的概念,对FP-G rowth算法进行改造,发现一些用户真正感兴趣的有用关联规则,这些规则允许包含负项规则。 展开更多
关键词 兴趣度 关联规则 支持度 置信度 fp-growth INfp-growth
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基于FP-Growth数据挖掘的直流串联故障电弧特征提取及检测方法
11
作者 杨晓华 费正源 +3 位作者 代盛国 刘家欣 陈思磊 李兴文 《广东电力》 北大核心 2025年第3期104-112,共9页
为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群... 为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群算法对检测算法的准确率、检测时间和内存大小进行协同优化,实现在硬件资源受限条件下故障电弧检测算法最优参数的选取。经过测试验证表明该方法能够快速、有效地检测不同电极材料下的直流串联故障电弧,为基于材料差异的故障电弧特征提取及检测方法的硬件实现提供参考。 展开更多
关键词 故障电弧 频繁模式增长 协同优化 改进粒子群 硬件实现 机器学习
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基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法 被引量：23
12
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
13
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
14
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
15
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关联规则的图书馆数据快速挖掘算法研究 被引量：15
16
作者 文芳 黄慧玲 +1 位作者 李腾达 王佳斌 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第6期189-194,共6页
作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种... 作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐。首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间。实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 图书馆 模糊关联规则 APRIORI fp-growth 运行效率
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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
17
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
18
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的中医药数据关联分析平台的设计和应用 被引量：44
19
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
原文传递
基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响 被引量：25
20
作者 陆楠 王喆 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期180-185,共6页
通过对两个有代表性的算法Apriori和FP-Growth的剖析,说明频集模式挖掘的过程,比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点,并给出FP-tree结构的构造方法以及对挖掘关联规则的影响,提出了对算法的改进方法.
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 无候选项集 FP-tree频集模式 fp-growth算法
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