区玉明
- 作品数：7 被引量：191H指数：5
- 供职机构：广西师范大学数学与计算机科学学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法被引量：66
- 2003年
- 对文献[1]中给出的算法以及Apriori算法的思想和性能进行了分析,提出一种优化的Apriori算法,该算法较文献[1]的算法更优。
- 徐章艳张师超区玉明卢景丽刘美玲
- 关键词：关联规则APRIORI算法
- 利用项集有序特性改进Apriori算法被引量：11
- 2004年
- Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法,通过分析、研究该算法的基本思想,并利用项集的有序特性对其进行改进,减少了生成的候选集数量,从而提高算法的效率.
- 刘美玲徐章艳卢景丽区玉明袁鼎荣吴信东
- 关键词：APRIORI算法挖掘关联规则非频繁项集数据挖掘
- 一种改进的负关联规则挖掘算法被引量：15
- 2004年
- 负关联规则A→ B(或者 A→B, A→ B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用.然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中.因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的.
- 卢景丽徐章艳刘美玲区玉明
- 关键词：数据挖掘关联规则负关联规则兴趣度
- 一种提高Apriori算法效率的方法被引量：13
- 2004年
- Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在Apriori算法中,需要大量进行两个操作:判断两个k-项集是否前k-1项相同且最后一项不同;判断一个项集是否为另一个项集的子集。利用Apriori算法中项集之间都是有序的这一特点可以减少以上两个操作的执行次数,从而达到对Apriori算法进行优化的目的。实验结果表明,经过优化了的Apriori算法在运行效率上有一定的提高。
- 区玉明张师超徐章艳卢景丽刘美玲
- 关键词：APRIORI算法关联规则挖掘
- Apriori算法的三种优化方法被引量：93
- 2004年
- 通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。
- 徐章艳刘美玲张师超卢景丽区玉明
- 关键词：关联规则APRIORI算法频繁项集非频繁项集
- 双重区间值聚类挖掘模型被引量：3
- 2004年
- 提出了双重区间值聚类的数据挖掘模型 :首先将每个属性的取值按照领域知识划分为若干类 ,接着统计每个类在各条“交易”中出现的频率 (支持度 ) ,最后再按照关联规则挖掘方法进行处理 .这种区间值数据挖掘方法与传统的数据挖掘方法相比较 。
- 尹云飞区玉明张师超黄红兵
- 关键词：数据挖掘
- 客户保持中两个问题的研究：对网站感兴趣用户的识别和网站质量评价
- 随着Internet在全球迅速扩张并逐渐渗透到了社会各个领域，以Internet为平台的电子商务得到了蓬勃的发展。在电子商务中，客户保持是一个重要的主题，它与企业的生存和发展是息息相关的。以客户为中心的现代客户关系管理认...
- 区玉明
- 关键词：客户保持WEB挖掘用户分类网站质量
- 文献传递
