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蒙韧

作品数:7 被引量:20H指数:3
供职机构:广西师范大学财务处更多>>
发文基金:广西师范大学博士科研启动基金广西壮族自治区自然科学基金广西教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇属性约简
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇矩阵
  • 2篇关联规则
  • 2篇粗糙集
  • 1篇信息挖掘
  • 1篇信息熵
  • 1篇增量更新算法
  • 1篇推荐系统
  • 1篇频繁集
  • 1篇频繁项
  • 1篇频繁项集
  • 1篇完全加权
  • 1篇项集
  • 1篇协同过滤
  • 1篇协同过滤推荐
  • 1篇矩阵表示
  • 1篇矩阵方法
  • 1篇基于WEB
  • 1篇加权

机构

  • 7篇广西师范大学
  • 2篇北京科技大学
  • 1篇广西师范学院

作者

  • 7篇蒙韧
  • 3篇袁鼎荣
  • 3篇徐章艳
  • 3篇邵延振
  • 2篇杨炳儒
  • 2篇李新友
  • 1篇张继连
  • 1篇苏毅娟
  • 1篇朱晓峰

传媒

  • 2篇广西科学院学...
  • 2篇计算机技术与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇网络安全技术...

年份

  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 2篇2009
  • 1篇2006
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于频繁链表的完全加权项频繁集挖掘算法
2009年
频繁项集的挖掘是关联规则挖掘中一个关键的问题,典型的关联规则挖掘算法都是以数据库的多次扫描来实现的,而且不能即时反映数据库的变化,且其频繁项集的产生都只考虑了项目在数据库中出现的频度而没有考虑项目的重要性。本文提出了一种基于频繁链表的完全加权项频繁集的挖掘算法,该算法不但能动态反映数据库的变化,而且在频繁集的挖掘中只需扫描一次数据库,并根据项目的重要性程度对项目赋予了一定的权值,用以挖掘人们更感兴趣的关联规则。
蒙韧李新友袁鼎荣邵延振
关键词:频繁项集关联规则
一个计算Skowron差别矩阵核的新算法被引量:5
2011年
为提高基于Skowron差别矩阵的求核算法的效率,引入简化决策表的定义,给出了简化Skowron差别矩阵和相应核的定义,证明了新核与基于Skowron差别矩阵的核是一致的。提出一个基于Skowron差别矩阵的快速求核新算法,其时间复杂度和空间复杂度分别降为max{O(|C||U/C|2)O(|C||U|)}和max{O(|U|)O(|C|)}。
蒙韧徐章艳杨炳儒
关键词:粗糙集复杂度
数据挖掘中的增量式关联规则更新算法被引量:8
2006年
设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题。该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能。
蒙韧苏毅娟朱晓峰张继连
关键词:数据挖掘关联规则增量更新算法
基于信息熵属性约简的矩阵方法
2009年
给出基于信息熵的属性约简的矩阵表示,由此设计一个新的基于信息熵的属性约简算法,并用实例验证算法的可行性.该算法比较直观,容易理解,而且所占用的辅助空间少.
蒙韧徐章艳
关键词:粗糙集理论属性约简信息熵矩阵
基于Skowron差别矩阵属性约简的矩阵表示被引量:4
2010年
针对目前基于Skowron差别矩阵的属性约简中缺少矩阵表示的问题,定义一种新的矩阵,并给出基于新矩阵的属性约简定义,证明该定义与基于Skowron差别矩阵的属性约简等价。以矩阵为基础,定义属性的重要性,设计一个基于Skowron差别矩阵的属性约简算法,实例证明了算法的有效性。
蒙韧徐章艳杨炳儒
关键词:矩阵属性约简
一种基于页面Block的Web信息提取方法被引量:3
2010年
基于页面结构的信息提取是Web数据挖掘中三大研究领域之一。该研究的关键技术是如何识别Web页面的组织形式,从中挖掘所需要的页面信息。文中基于页面的语义分块(Block)给出一个新的块主题提取算法,与传统的以页面为单位的Web信息提取相比,更符合实际情况,粒度优势明显。该算法针对页面中不同分块的重要性给予不同的权值,依据权值大小取舍页面信息提供给用户。针对该算法进行了模拟实验,从实验结果可以看出该算法具有一定的实用性和有效性。
蒙韧邵延振袁鼎荣
关键词:WEB信息挖掘
基于Web结构分区的协同过滤推荐算法研究
2010年
Intenet的快速增长导致了个性化服务的需求急剧增加。基于页面结构的信息提取与推荐是Web数据挖掘中三大研究领域之一。该研究的关键技术是识别Web页面的组织形式,从中挖掘所需要的个性化页面信息。基于Web数据挖掘的个性化信息推荐系统可以满足互联网未来发展趋势的需要。与传统的以页面为单位的Web信息提取相比,基于页面结构分区的信息推荐更符合实际情况,粒度优势明显。以一组数据为实例阐述了基于Web挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及产生推荐页面分区信息的。
邵延振蒙韧袁鼎荣李新友
关键词:WEB数据挖掘推荐系统协同过滤个性化信息
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