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频繁子图挖掘
频繁子图挖掘
频繁子图挖掘
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GraMi:GraMi 是一种在单个大图中进行频繁子图挖掘的新框架，GraMi 比现有技术高出两个数量级。 GraMi 支持查找频繁子图和频繁模式，与子图相比，模式提供了更强大的匹配版本，可以捕获图节点（如朋友的朋友）之间的传递交互，这在现代应用程序中非常常见。 此外，GraMi 支持对结果以及近似结果的用户定义结构和语义约束。 有关更多详细信息，请查看我们的论文
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格米 GraMi 是一种在单个大图中进行频繁子图挖掘的新框架，GraMi 比现有技术高出两个数量级。 GraMi 支持查找频繁子图和频繁模式，与子图相比，模式提供了更强大的匹配版本，可以捕获图节点（如朋友的朋友）之间的传递交互，这在现代应用程序中非常常见。 此外，GraMi 支持对结果以及近似结果的用户定义结构和语义约束。 有关更多详细信息，请查看我们的论文：Mohammed Elseidy
关联规则挖掘之频繁子图发现
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关联规则挖掘算法可以挖掘出频繁项集。如果项集元素之间有顺序，则可以形成一个图的结构，关联规则挖掘依旧可以挖掘出频繁子图，在数据挖掘领域非常有用。本资源是频繁子图挖掘的一个C++实现。
gspan频繁子图挖掘算法
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gspan频繁子图挖掘算法，中文版论文，最流行的频繁子图挖掘算法
频繁子图挖掘算法gaston
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用于频繁子图的挖掘算法，目前效率基本是高于gindex的两倍
利用python连接数据库挖掘频繁模式
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频繁模式挖掘是基础的数据挖掘任务，利用python和mysql连接实现算法
Spark_GraphX大规模图计算和图挖掘
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Spark_GraphX大规模图计算和图挖掘V3.0
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频繁子图Chemical_340 数据集
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频繁子图Chemical_340 数据集，相关程序参考http://blog.csdn.net/coolypf/article/details/8263176
频繁项挖掘
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自己手动实现了FPTree进行频繁项挖掘，同时通过实际的应用来加深对于频繁项挖掘的理解的和认识。文件中包含说明文档，以及项目文件（VS2017 C++，Python 2.10 rake_nltk）。代码风格较为轻快。
基于最大频繁子图挖掘
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基于最大频繁子图挖掘的软件忽视条件缺陷定位方法研究
频繁模式挖掘
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频繁模式挖掘的基本算法，不错的ppt,数据挖掘领域的基础方法，入门必学
在线频繁情节挖掘
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频繁模式挖掘.docx
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简述频繁模式挖掘
频繁子图挖掘算法java数据挖掘算法源码
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频繁子图挖掘算法java数据挖掘算法源码 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。概念描述算法使用此分析的结果来定义...
论文研究-基于FSG的最大频繁子图挖掘算法.pdf
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可通过挖掘最大频繁子图来解决挖掘结果数量巨大的问题，最大频繁子图挖掘得到的结果数量很少且不丢失信息，节省了空间和以后的分析工作。基于算法FSG提出了最大频繁子图挖掘算法FSG-MaxGraph;结合节点的度、标记及...
论文研究-加权最大频繁子图挖掘算法的研究.pdf
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传统的频繁子图挖掘方法对满足最小支持度阈值的子图同等对待，但在真实数据库中不同的子图往往具有不同的重要程度。为解决上述问题，提出了一种深度优先的挖掘加权最大频繁子图的新算法。首先给出了一种新的用于计算...
论文研究-基于频繁子图挖掘的异常入侵检测新方法.pdf
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针对传统的基于系统调用序列的异常入侵检测方法中离线学习过程对训练数据量过于依赖的问题，引入频繁子图挖掘理论，利用系统调用序列转换为有向图结构后所特有的衍生能力，能够以较小的训练数据规模获取数量可观且...
K-频繁项集的挖掘
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在规定的Chess标准数据集上，规定K=8，支持度support = 85%，进行1-频繁项集到K-频繁项集的挖掘
频繁项挖掘算法：Apriori
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自己用Python实现的apriori算法，包括频繁项挖掘和强关联规则分析。Python3可直接运行。所需模块 numpy、os
最频繁项集挖掘
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提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法NApriori和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集
apriori 频繁模式挖掘 C
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C++实现apriori算法的频繁模式挖掘，代码可直接运行
频繁模式挖掘实验报告
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使用python2实现。（1）掌握关联规则和频繁模式的概念、Apriori算法； （2）使用Apriori算法对已知数据集ch6进行关联规则挖掘；
论文研究-Apriori算法用于频繁子图挖掘的改进方法.pdf
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将触发式语言模型应用于混淆网络解码过程来提高汉字识别率。为了利用词间的长距离依赖信息，提出了基于词义类对触发式语言模型的混淆网络解码方法。实验结果显示，该方法可以使汉字错误率相对下降7.9%。
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基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法 (2011年)
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提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进，算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘（FSG），快速频繁子图挖掘（FFSM），基于先验的图挖掘（AGM）等算法对图结构的编码均不同，由于对有向图进行了新的二维特征...
论文研究-一种高效的大规模图数据频繁子图挖掘算法 .pdf
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一种高效的大规模图数据频繁子图挖掘算法，靳思萌，李仲伟，随着计算机技术的发展和互联网应用的普及，各个领域可获取的数据呈爆炸式增长的趋势。图作为一种常用的数据表示模型，能够表达更
PrefixTreeESpan 频繁模式挖掘
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PrefixTreeESpan 频繁模式挖掘，java代码实现。
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实现了数据挖掘教程中的Apriori算法，算法比较简单
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沐寒
2012-07-17
挺好的,谢谢分享
huangxinyan66
2014-03-12
哎，已经有了！
cj461025897
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