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一种改进的Apriori挖掘算法被引量：1: 1; 作者李唐平陶宏才《成都信息工程学院学报》 2009年第6期537-540,共4页; 针对制约Apriori算法效率的瓶颈问题,提出了一种基于Apriori的改进算法,算法只需要遍历一次事务数据库,避免了Apriori算法多次扫描事务数据库和产生大量的候选项集,同时利用项集的有序性改进了判断连接的方式,优化了连接步骤,减少了判... 展开更多; 关键词计算机应用技术数据挖掘关联规则 apriori算法项集有序最小支持数; 在线阅读下载PDF 职称材料

多最小支持度策略的关联规则挖掘方法被引量：20: 2; 作者王振宇白石磊熊范纶《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第8期971-973,共3页; 关联规则的数据挖掘是当今数据挖掘领域的重要内容之一 .国内现有的关联规则挖掘算法大多是在最小支持度的限定条件下 ,发现挖掘数据的各属性间的所有关联型知识 .而事实上由于基于不同数据属性的事件的发生频率是不同的 ,这样仅通过唯... 展开更多; 关键词关联规则数据挖掘最小支持度 apriori算法知识发现数据库; 在线阅读下载PDF 职称材料

多支持度关联规则在网络使用挖掘中的应用被引量：9: 3; 作者吴小波徐维祥《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第31期164-167,共4页; 关联规则方法是网络挖掘中一种备受人们关注的技术,但大多数方法在整体上采用统一的最少支持度,使得其在实际应用中受到限制。论文从这一问题出发,拟定了一个事务集,论述多支持度的关联规则方法。并把该方法应用到网络使用挖掘中,根据... 展开更多; 关键词关联规则多支持度网络挖掘 apriori算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多最小支持度的关联规则挖掘被引量：9: 4; 作者晏杰亓文娟 +1 位作者郭磊黄书城《计算机系统应用》 2014年第3期237-239,219,共4页; 分析了单最小支持度关联规则挖掘的局限性,提出了基于多最小支持度的关联规则挖掘模型,重点研究了多最小支持度MS-Apriori算法的基本思想,指出了算法的优缺点并通过实例说明发现频繁项集的方法,最后指出该算法的不足及改进算法.; 关键词关联规则多最小支持度 MS-apriori算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化的MsEclat算法的铁路机车事故故障关联规则挖掘被引量：14: 5; 作者李鑫史天运 +2 位作者常宝马小宁刘军《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期155-165,共11页; 为从铁路机车大数据中挖掘出与机车事故故障有关的关联规则,提出1种优化的MsEclat算法。先提出改进的Eclat算法——MsEclat算法,构建最小支持度索引表,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,依据垂直挖掘思想获得针对不同项目的... 展开更多; 关键词机车事故故障关联规则大数据分析数据挖掘技术 MsEclat算法多最小支持度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法研究: 6; 作者朱志华朱震宇《广东电力》 2009年第2期1-5,共5页; 在传统的Apriori关联规则挖掘算法分析基础上,针对目前多最小支持度和增量式关联规则挖掘的局限性,提出基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法。该算法适用于事务出现频率一致及不一致的情况,利用多最小支持度能挖掘出更有意义的结... 展开更多; 关键词多最小支持度增量式算法关联规则数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于K-means算法的Web访问用户关联规则挖掘算法被引量：1: 7; 作者肖强钱晓东《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2011年第16期136-139,共4页; 针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数... 展开更多; 关键词 K-MEANS算法关联规则 web用户数据挖掘最小支持度; 原文传递

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