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101.
关联规则挖掘是一种最有影响的数据挖掘技术。它在交易数据库或其他数据仓库项目集之中提取有意义的关联,频繁模式和关联。大多数现有的算法发现频繁模式都需要多次遍历数据库,导致大量的磁盘读取,造成了巨大的I/O负载。为了减少重复读盘,本文提出了一种新的自上而下的方法,即Apriori算法的改进版本,此算法大大降低了数据库的扫描次数,避免生成不必要的模式而减少了数据库的扫描,节省了大量的时间和空间。  相似文献   
102.
本文针对当前许多网络教学平台中存在的问题,提出将智能推荐技术引入到网络教学平台中.以基于频繁项集的资源推荐技术为例进行研究,并予以初步实现,以此为学习者提供智能化服务.  相似文献   
103.
当前,大学毕业生频繁跳槽现象越来越普遍,这既不利于大学生自身职业生涯发展,也对企业和高校不利。大学毕业生求职不理性、心态浮躁、实践能力不强,对企业关心不足是造成频繁跳槽的主要原因。对此,高校要加强与企业的沟通,让高校、企业和毕业生三方能够有效沟通和互动,相互了解,掌握实情;加强大学生价值观、心理素质教育,稳定心态;加强职业规划教育和职场适应教育,让大学毕业生能够准确定位,稳步适应职场初期发展,从根源上减少应届毕业生频繁跳槽现象,提高大学生就业质量。  相似文献   
104.
研究频繁项集模式挖掘优化问题。传统的挖掘算法常产生大规模的候选项集,并且反复扫描数据库,导致频繁项集挖掘时间过长,空间效率太低。为了改进频繁项集挖掘时时间与空间效率低的问题,提出一种高效频繁项集挖掘算法CPT-Mine。此算法利用编码模式树存储事务数据库中的频繁项集信息,构建FP数组,加快产生频繁项集,引入CPT-Mine算法,快速地挖掘数据库中所包含的频繁项集,无需递归构造条件模式树,只需两次扫描数据库即可生成所有频繁项集。最后的实验证明了该算法能缩短挖掘时间3~10 s,空间效率提高43%。  相似文献   
105.
杜垒  王俊京 《内江科技》2011,32(5):69-69,71
关联规则被广泛运用于数据挖掘之中,频繁项集成为其中的关键技术和步骤。  相似文献   
106.
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持矩阵的、不需要产生候选项目集的算法设计思想。算法为事务数据库中的每个项目设置二进制向量,利用逻辑与运算构造支持矩阵来挖掘频繁项目集,极大地节省了存储空间,提高了算法运行效率。  相似文献   
107.
传统的关联规则挖掘技术过于依赖数据之间的关联属性,造成挖掘算法在高冗余知识空间关联规则不明显或者较弱的情况下挖掘耗时。本文提出一种应用与高冗余知识空间的优化数据挖掘算法。该算法首先找出最大频繁项集和频繁1-项集进行区域分类,然后利用已有频繁项集找出所有的其它频繁项集,去除冗余关联环境,节省了计算频繁项集的时间,节约了存储空间,使算法的效率得到提高。仿真实验结果证明了改进算法的可行性和有效性。  相似文献   
108.
109.
晋国从一个弹丸之国发展到春秋时的五霸主国之一。后又三晋分家,前后经历了八百多年,蕴藏着深厚的音乐文化底蕴,本文从晋国的起源、音乐文化的特点、欣欣向荣的音乐局面和音乐文化的流通与传播几方面介绍晋国的音乐文化。同时还对黄翔鹏先生提出的秦晋音乐有相似特点一问作了简单的分析.  相似文献   
110.
Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。  相似文献   
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