FP-tree相关论文
历史保护建筑的修缮工程逐渐成为了城市更新与改造不可或缺的重点内容之一。通过词云图分析对上海市历史保护建筑工程修缮工作中的......
针对传统的线上教学效果评估方法主要依据学生的考试成绩来判定，存在延迟性较大、无法做到实时反馈等问题，文中使用FP-Growth算法对......
集合相似性连接从两个集合合集中找出相似度大于给定阈值的集合对,是大数据分析的重要操作,有着广泛的应用,如发现抄袭的文章、检......
数据挖掘是一种半自动地从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中有用的信息和知识的过程。数据挖掘......
多层关联规则挖掘是关联规则领域里的一个重要研究方向,而作为多层关联规则挖掘中最耗时的部分——频繁模式挖掘,其算法的好坏直接......
许多数据挖掘算法都是基于加权图的,如聚类分析、协同过滤等,然而在应用这些算法之前,必须先构造出加权图。从给定数据集中提取出......
不同类型的移动目标,其轨迹特征会有较大的差别,如船舶的区域类轨迹和交通工具的折线类轨迹.通过对移动目标的历史轨迹所隐含的频......
数据挖掘技术是伴随信息量的迅速增长而诞生的,如何满足人们对知识与信息的渴求,以便快速地获取知识以及应用于决策领域,已经成为......
挖掘频繁项集是数据挖掘中最基本的问题之一，而大型数据库庞大的数据使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用。针对大型数据库的特点，在......
提出一种基于反向矩阵结构在数据流上挖掘条件偏好和学习CP-nets的方法。利用反向矩阵的事务布局,减少了扫描数据库的次数,并且通......
为了实现烟草病害准确预测和科学防治,提高烟草生产的质量,利用现代计算机技术、人工智能技术、数据库及数据挖掘技术实现了一个基......
分析了用各种不同的方法挖掘频繁闭合模式的优缺点,以及在什么时候该采取什么样的策略以取得较好的表现。提出了一个CLOSET+算法,......
分析了用各种不同的方法挖掘频繁闭合模式的优缺点,以及在什么时候该采取什么样的策略以取得较好的表现。提出了一个CLOSET+算法,......
随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少,频繁模式的数量将以指数形式增长,FP-growth算法运行的时空效率将大为降低.本文提出一种......
在数据挖掘中,规模巨大的候选模式是约束系统性能的瓶颈,为解决该问题,提出了一个新的数据挖掘结构FPtree及相应的构造算法FPgrowt......
FP-growth算法用于关联规则挖掘分成两个阶段：构建频繁模式树和进行频繁模式挖掘;对这两个阶段分别进行改进,若项头表中存在同频度......
挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种挖掘最大频繁模式的快速算法,该算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调......
挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种挖掘最大频繁模式的快速算法,该算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调......
关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支，它反映了一个事物与其他事物之间互相依赖的关系。提出了一种简易而有效的频繁模式挖掘算法......
关联规则在数据挖掘中扮演着十分重要的角色,而Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要算法。其中Apriori算法的主要......
FP-growth算法是关联规则挖掘算法中的经典算法,用于挖掘频繁项目集。但它的时间和空间效率还不足够高。提出了一种新的频繁模式树......
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个热点。Apriori算法作为进行关联规则挖掘的一种重要算法,其应用范围相当广泛。但用传统的Aprior......
在FP-growth算法中，为了产生条件FP树，必须扫描FP树两次。提出一种新颖的FP阵列技术，将FP-tree数据结构与FP阵列有效地结合起来，直接从......
简单数据集可以通过关联规则得到在数据间的相互关系；相当多的情况下，由于不能从关联规则得到隐藏在数据间的相互关系，需要按间接关联......
BOMO算法采用递归构造条件子树,在挖掘大数据集时耗时较长,执行效率低,为了解决这一不足,文中给出一种基于COFI-Tree的挖掘N-最有......
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最关键的步骤。最大频繁项集是一种常用的频繁项集简化表示方法。自顶向下的最大频繁项集挖掘方法在......
关联规则挖掘过程中，频繁项集的挖掘是最关键的步骤。最大频繁项集是最常用的频繁项集简化表示。基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算......
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针对传统多层关联分类挖掘产生大量冗余规则而影响分类效率的问题,提出了一种基于类FP-tree的多层关联分类器MACCF（Multi-level Ass......
基于约束关联挖掘,近几年在国际上受到较大关注。从许多约束的关联挖掘算法中发现,传统的约束阈值大多是通过专家给定或经过反复试......
WebLog挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web服务器的日志文件,且客户对服务器的访问模式是一种序列模式.本文在基于一种简化......
基于FP树的FP-Growth关联规则挖掘算法,不需要产生候选项集,是当前频繁项集挖掘算法中应用最为广泛的算法之一.针对该算法在对大型......
基于FP树的FP-Growth关联规则挖掘算法,不需要产生候选项集,是当前频繁项集挖掘算法中应用最为广泛的算法之一.针对该算法在对大型......
本文利用FP—tree压缩数据和只扫描数据库两次的特性，设计一种算法使得所有交易记录都可以完整地压缩在同一树结构中，并使其能在数据......
FP-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法。该文研究分析研究了FP-growth的......
FP-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法。该文研究分析研究了FP-growth的......
提出一种基于FP-树的时空关联规则挖掘算法，即STFP—tree（Spatio—temporalFP—tree）算法．算法对时空数据进行时间上的划分，并用空间谓......
在拓展现有反向频繁挖掘问题定义，探索反向频繁项集的3个具体应用后，提出了一种基于FP-tree的反向频繁项集挖掘方法．该方法首先采用分......
关联数据挖掘中的FP—growth算法是不产生候选集的代表，可是当在FP—tree中找到与头表(Header Table)有相同的项(Item)时，必须回到头......
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充分利用网格计算平台的各种服务来进行分布式数据挖掘，是近来数据挖掘方面的一个热点。网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理......
目前频繁闭合项目集挖掘算法有很多，例如CLOSET。CLOSET以FP—Growth为基础，采用FP—Tree来表示模式支持集，通过深度优先搜索来挖掘频......
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文章针对挖掘最大频繁项目集问题，提出了一个基于FP-树的快速算法DMFP，该算法引入了FP-树最大深度和非频繁2-项集，采用自顶向下和自底......
提出了对绩效管理关键绩效指标（KPI）的确定中挖掘最大频繁集的一种方法。该方法采用了位图数据格式；根据绩效管理中数据的特点，由用户......
大多数对频繁模式挖掘算法的研究都着眼于逻辑层面算法过程的改进，而对数据在计算机内存中的物理存储方式的探索相对较少。以FP-Tre......
提出一种最大频繁模式挖掘的改进算法(FP-Imax),该算法引入一种与FP-tree类似的结构MFI-tree来存储所有的最大频繁项目集,并采用有......
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