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搜索资源列表

  1. 关联规则挖掘中改进型Diffsets算法

  2. 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中至关重要的一步。对于稠密数据集的频繁项集挖掘,传统的挖掘算法往往产 生大量无用的中间结果,造成内存利用率的极大浪费,尤其是在支持度较低的情况下。Diff set s 算法通过引入“差集”的概 念,在一定程度上解决了挖掘过程中产生的大量中间结果与内存容量之间的矛盾。改进型Diff set s 算法是在原算法的基础 上,在差集运算过程中根据差集中所包含的事务标识个数进行递减排序,进一步减少了挖掘过程中产生的中间结果数量。 分析与实例表明,改进后的算法在执行过程中将占用更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-23
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：dujianlin86

  1. 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf

  2. 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：oxwangfeng

  1. 基于fp树的全局最大频繁项集挖掘算法

  2. 数据挖掘频繁项集是数据挖掘中的重要内容 效率是关键

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：suosoujigao

  1. 基于fp_Tree的最大频繁项集挖掘及更新算法

  2. 挖掘频繁项集是多种数据挖掘中的关键问题，该算法不会产生候选项目集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：438kb
    • 提供者：suosoujigao

  1. c++实现的Apriori生成频繁项集算法源程序

  2. c++实现的Apriori生成频繁项集算法 c++实现的Apriori生成频繁项集算法 文本读入数据 可运行 c++实现的Apriori生成频繁项集算法 c++实现的Apriori生成频繁项集算法 文本读入数据 可运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-06-23
    • 文件大小：804kb
    • 提供者：qlxiao520

  1. 基于MapReduce的频繁项集挖掘方法.pdf

  2. 基于MapReduce的频繁项集挖掘方法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-21
    • 文件大小：639kb
    • 提供者：webcluster

  1. fpmming频繁项集挖掘 最大频繁项集挖掘

  2. 频繁项集挖掘 最大频繁项集挖掘 fp-growth fpmax 自己实现的源码还有测试用例

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：answerjiang

  1. 时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法

  2. 本文档重点说明了关于时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法，为数据挖掘专业开发人员提供相关帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-24
    • 文件大小：935kb
    • 提供者：u013723236

  1. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  2. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法 论文 小型微型计算机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-10
    • 文件大小：571kb
    • 提供者：eugeneyang

  1. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集

  2. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集，里面包括测试数据以及apriori.cpp、 apriori.h 、apriori_test.cpp三个文件。具体的相见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/49562315

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-11-01
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：freeape

  1. Storm ：商品订单频繁项集挖掘,组合查找源码

  2. Storm ：商品订单频繁项集挖掘,组合查找源码,可用于电商推荐系统

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-01-06
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：jackiewang777

  1. 基于随机相遇的频繁项集挖掘方法

  2. 频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：354kb
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 基于AFOPT-tree的最大频繁项集挖掘

  2. 1993年AGRAWAL R等人提出了一个重要的反映大规模数据中项目集之间有趣的关联或相关联系的研究课题[1]，找出属性间有价值的关系，即关联规则的研究。频繁项集的挖掘是获取关联规则不可或缺的步骤。但挖掘频繁项集时需要考虑太多的候选项集。最大频繁项集中已经隐含了所有的频繁项集，并且在许多数据挖掘应用中也只需要挖掘最大频繁项集，而不是获取所有的频繁项集，因此对最大频繁项集的挖掘具有重大的现实意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 基于AFOPT-tree的最大频繁项集挖掘

  2. 在最大频繁项集的挖掘过程中，尤其在数据规模庞大并且最小支持度较小的情况下，超集检测成为算法运行的主要时间消耗，提出最大频繁项集算法A-MFI，其通过优化基于投影的超集检测机制有效地减少了超集检测的时间。另外，将事务数据库数据映射至一种压缩的AFOPT-tree结构，该结构结合自顶向下的遍历策略，具有更小的时间开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_38682953

  1. 大数据并行增量频繁项目集挖掘

  2. 频繁项集挖掘（FIM）是许多领域采用的流行数据挖掘问题，例如零售行业的商品推荐，Web搜索中的日志分析以及查询推荐（或相关搜索）。 为了获得更好的性能，已经提出了大量的FIM算法，包括用于处理大数据量的并行算法。 此外，还提出了增量FIM算法来处理增量数据库。 但是，这些增量算法大多数都具有较低的并行度，从而在大型数据库上导致较低的效率。本文介绍了在MapReduce框架上实现的两种并行增量FIM算法，分别为IncMiningPFP和IncBuildingPFP。 IncMiningPFP保留原

  3. 所属分类：其它

  1. 改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法

  2. 改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：457kb
    • 提供者：weixin_38680340

  1. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  2. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：weixin_38682406

  1. 有约束的数据流上不确定的频繁项集挖掘算法

  2. 如今，现实生活中的许多新兴应用程序可能会产生大量不确定的数据流，而人们通常会对某些方面感兴趣。 为了挖掘不确定数据流上的约束频繁项集，本文提出了一种方法。 首先，根据约束的性质确定数据流交易中项目的顺序； 然后，按顺序将项目插入树中； 最后，从树中挖掘约束的频繁项集。 将现有算法与提出的算法进行比较，并分析了其性能。 结果表明，该方法是有效且高效的，当用户请求挖掘结果且不需要额外的内存时，该方法可以挖掘受限的频繁项集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：386kb
    • 提供者：weixin_38674115

  1. 基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

  2. 基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：654kb
    • 提供者：weixin_38607479

  1. 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法

  2. 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：704kb
    • 提供者：weixin_38724106
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