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121.
提出了一种新的挖掘最大频繁集的深度优先算法GMPV。该算法利用集合枚举树,并用位置向量来表示项目子集,挖掘过程中使用了超集检测和基于支持度的剪枝技术,减少了某些项目子集的支持度计算。 相似文献
122.
随着大数据时代的到来,针对Apriori算法和FP Growth算法在挖掘海量规模数据频繁项集时,存在内存不足、计算效率低等问题,提出一种Aggregating_FP算法。该算法结合MapReduce并行计算框架与FP Growth算法,实现频繁项集的并行挖掘,对每个项进行规约合并处理,仅输出包含该项的前K个频繁项集,提高了海量数据决策价值的有效性。在Hadoop分布式计算平台上对多组规模不同的数据集进行测试。实验结果表明,该算法适合大规模数据的分析和处理,具有较好的可扩展性。 相似文献
123.
对大数据的频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,通过有效的频繁项挖掘提高大数据量数据库的访问效率。传统方法中对大数据的频繁项集挖掘采用FP-Growth的粗糙集挖掘算法,扩展性和容错性不好。提出一种基于贝叶斯粗糙集的大数据频繁项挖掘技术,引入后缀项表的概念,通过后缀项表的构建,保留频繁项集的完整信息。构建FP-Tree,生成闭频繁项集,计算样本的密度,并抽取高密度区域的点集作为聚类中心集合,进行后缀项表的构造,按支持度分成若干集合,对各约简集内的属性集合进行融合,用变精度粗糙集的贝叶斯粗糙进行数据挖掘算法改进,仿真结果表明,算法不受可变参数的影响,鲁棒性较高,数据挖掘的准确度较高,运行时间较短。算法将在人工智能和数据挖掘领域具有更广的应用前景。 相似文献
124.
《蒙自师范高等专科学校学报》2021,(1):136-139
学习特征分析是智慧课堂研究的一个重要研究内容。文章利用知识点构建智慧课堂学习分析库,构造知识点频繁模式树,通过基于频繁模式树分析学生学习过程中对知识点学习的调用程度,从而建立学习轨迹,发掘知识点学习的潜在关联关系及频繁模式,分析学生学习的特点,提高智慧课堂教学的学习效率。 相似文献
125.
关联规则是数据挖掘的重要研究方向之一,Apriori算法是利用关联规则进行数据挖掘中的一个最经典的算法。通过对Apriori算法进行研究分析,发现该算法具有产生大量候选项集和多次扫描数据库的缺点。提出了一种基于矩阵按位存储的改进型Apriori算法,该算法将数据库中的数据读入内存,用矩阵按位存储数据,使用按位运算计算项集的支持数,提高了支持数计数的效率,从而提高了关联规则挖掘的速度和效率。 相似文献
126.
数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点,而数据流频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素.虽然目前有许多工作针对数据流频繁模式挖掘算法进行了研究,但是仍然存在许多不足.本文详细讨论了数据流频繁模式挖掘的四种主流算法,最后提出了未来的研究方向. 相似文献
127.
[目的/意义] 虽然移动政务系统资源的碎片化,功能的交互化以及服务的个性化程度越来越高,但是其被弃用和卸载的情形时有发生,究其原因是因为移动政务系统并没有为用户在合适的时间和合适的地点推送合适的信息,表现为其所提供服务的同质化现象较为严重。[方法/过程] 为此,采用最大频繁模式挖掘的方法对移动政务系统场景化服务进行深入研究,在对不同用户聚类的基础上挖掘不同类型用户频繁接入的场景,并基于挖掘出的规律为用户提供针对性的服务。[结果/结论] 移动政务系统的场景化服务既能为用户在任何时间、任何地点提供任何信息,也可以为用户在适当的时间和地点推送适当的信息,移动政务系统场景化服务就是要从满足用户的多元化和个性化服务的方式转向满足用户的场景化信息需求,由以用户为中心转向于以场景为中心,最终提升移动政务用户信息接受的愉悦度。 相似文献
128.
企业进行生产改善往往把重点集中在一个车间、一条产线一个工位,往往收效不明显。并且改善成果持续时间短、问题频繁发生。本文结合可靠性工程中的故障树分析理论,将改善美注点从局部扩展到全局,解决根本制约生声系统性能的关键问题。 相似文献
129.
在市场竞争日益激烈的环境下,为了降低生产成本,提高水泥质量,福建交通水泥厂通过挂术改造,引进了变频调速装置,对基立窑的供风系统进行了改遣.在原有的供风控制系统的基础上,增加了一套变频调速控制回路与原控制回路并联,形成了双回路可转换控制系统,保证了风机连续正常运行.但是在使用中遇到了变频调速器频繁跳闸的故障,本文主要对变频调速器故障进行深入的研究、分析,井提出了解决问题的办法,使风机电机变频调速器频繁跳闸故障问题的到了基本解决. 相似文献
130.
崔晓军 《襄樊职业技术学院学报》2006,5(5):3-4,11
关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。 相似文献