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云南省教育厅自然科学研究基金(5J0621D)

作品数:4 被引量:11H指数:3
相关作者:唐德权夏幼明朱林立张丽英夏耀稳更多>>
相关机构:云南师范大学湖南公安高等专科学校更多>>
发文基金:云南省教育厅自然科学研究基金云南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇频繁项
  • 3篇频繁项集
  • 3篇项集
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇关联规则
  • 2篇关联规则挖掘
  • 1篇有向图
  • 1篇矢量
  • 1篇同构
  • 1篇图同构
  • 1篇频繁模式树
  • 1篇子图
  • 1篇子图同构
  • 1篇挖掘关联规则
  • 1篇模式树
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵技术
  • 1篇APRIOR...

机构

  • 4篇云南师范大学
  • 1篇湖南公安高等...

作者

  • 4篇唐德权
  • 2篇夏幼明
  • 2篇朱林立
  • 1篇夏耀稳
  • 1篇王绪峰
  • 1篇谢文君
  • 1篇张丽英

传媒

  • 1篇云南师范大学...
  • 1篇云南大学学报...
  • 1篇湖南文理学院...
  • 1篇湖南科技学院...

年份

  • 1篇2007
  • 3篇2006
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于图的数据挖掘算法研究被引量:5
2007年
对图数据频繁模式的挖掘是近年的研究热点,而从图数据库中挖掘频繁模式的关键是子图测试和候选子图生成操作。与传统广泛研究的频繁项集、频繁序列、频繁子树挖掘相比较,频繁子图的挖掘更复杂、更有难度,因为图同构问题是一个NP-完全问题。因此,必须有个好的规范化编码和有效的算法来避免子图同构这个难题。
唐德权夏幼明张丽英
关键词:数据挖掘子图同构
基于图的挖掘关联规则改进算法被引量:1
2006年
关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.
唐德权
关键词:关联规则挖掘APRIOR算法频繁项集
基于有向图的关联规则挖掘算法研究被引量:5
2006年
为了提高关联规则挖掘效率,提出了一种基于有向图的频繁项目集挖掘算法DGBFIG(Directed graph -based frequent itemsets generation).该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁项集,从而只需扫描数据库2次,不产生候选集,从而大大提高了关联规则挖掘算法的效率.最后从空间和时间的复杂度分析了该算法的效率.
唐德权夏耀稳朱林立夏幼明
关键词:数据挖掘有向图频繁项集
一种快速挖掘频繁项集算法的研究被引量:3
2006年
有效的挖掘频繁项集是挖掘最大频繁项集的关键步骤.为了克服Apriori算法在挖掘最大频繁项集上的不足,以及FP-Tree存储结构算法多次遍历的缺点,本文引进了新的矩阵技术,减少了FP-Tree遍历次数来挖掘频繁项集,提高了挖掘频繁项集和最大频繁项集效率.并以此提出基于FP-Tree的改进算法FPgrowth*和FPmax*.最后实验结果说明,矩阵技术的引进有效的提高了频繁项集和最大频繁项集挖掘效率.
唐德权王绪峰朱林立谢文君
关键词:频繁项集频繁模式树矩阵技术
共1页<1>
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