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基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘
基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘
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基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘
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基于项权值变化 的 完全加 权正 负 关联 规则 挖掘
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基于项权值变化 的 完全加 权正 负 关联 规则 挖掘
基于项权值变化和SCCI框架的加权正负关联规则挖掘 (2015年)
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给出项权值变化的数据模型形式化表示，构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI（support-confidence-correlation-interest），提出基于项权值变化和SCCI评价框架的加权正负关联规则挖掘算法. 该算法考虑了项权值变化的数据特点，采用新的剪枝方法和评价框架，通过项集权值简单计算和比较，挖掘有效的加权正负关联规则. 实验结果表明，该算法能够有效地减少候选项集数量
基于项权值变化和SCCI框架的加权正负关联规则挖掘
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给出项权值变化的数据模型形式化表示, 构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI (supportconfidence-.correlation-interest), 提出基于项权值变化和SCCI 评价框架的加权正负关联规则挖掘算法. 该算法考虑了.项权值变化的数据特点, 采用新的剪枝方法和评价框架, 通过项集权值简单计算和比较, 挖掘有效的加权正负关联规.则. 实验结果表明, 该算法能够有
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提出一种矩阵加权关联模式支持度计算方法及其相关定理，给出矩阵加权项集剪枝策略，基于该剪枝策略提出一种基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘算法MWAR-Miner（matrix-weighted association rules-miner）。该算法克服现有的项无加权和项权值固定条件下挖掘关联规则的缺陷，采用新的剪枝技术和模式支持度计算方法挖掘有效的矩阵加权关联规则，避免无效的和无趣的模式产生。以
一种有效的完全加权正负关联模式 挖掘算法 AWAPM_SPＲMI
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提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法，使扩展词权值更加合理，在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关...
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在提取满足用户特定需求的关联规则时，由于现有约束性关联规则挖掘算法存在大量的冗余候选项和重复计算，故提出一种基于属性位复用的约束性关联规则挖掘算法，其适合挖掘任何长度且满足用户特定需求的关联规则。...
一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI (2015年)
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完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值。针对现有挖掘算法的不足，构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII（support-probability ratio-mutual information-interest），提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略，然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII（al
论文研究-一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI.pdf
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完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值。针对现有挖掘算法的不足，构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII（support-probability ratio-mutual information-interest），提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略，然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII（al
有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI
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针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷，给出了一种<span><span xss=removed>矩阵加权项集剪枝策略，构建矩阵加权正负关联模式评价框架</span><span><span>SRCCCI</span></span><span xss=removed>，提出一种新的基于</span><span><span>SRCCCI</span></span><span xss=
基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法 (2010年)
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项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加，同时生成的关联规则数量更加庞大，引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型，从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法，并且提出了置信度的一个性质，描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法，并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明，该算法是有效和可行的。
MapReduce框架下基于正负关联规则的视频人物关系挖掘
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针对目前视频人物关系挖掘中关系单一的问题，提出了一种MapReduce框架下基于关联规则的视频人物关系挖掘方法。首先对预处理过的视频图像进行人脸聚类，其次引入了关系方向、关系权重、关系影响三个关系细化的概念，对所得人脸事务数据库进行了正负关联规则挖掘，最后比较了挖掘结果关系图同客观关系图在对应图节点度数上的差异。实验表明，该方法可以挖掘出客观人物关系图主要结构，相对于其他人物关系挖掘方法完成了人物
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根据有权网络中边的权值计算节点的边权值，并依据边的权值计算全网平均最短路径得到节点重要性。通过节点的边权值和节点的重要性，建立一个抗毁度评估方法，计算节点的抗毁度并得到全网的抗毁度。实例证明该方法的...
基于权值变化的BP神经网络自适应学习率改进研究.pdf
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为了区分与原查询正负相关的扩展词，提高查询扩展性能，将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展，提出一种基于关联规则[q→ti]和[q→?tj]挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法从初检的前列文档中挖掘只含查询词项的词...
论文研究-利用局部图关联信息挖掘加权频繁模式.pdf
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基于这种模型,提出了在具有层次特性的局部图遍历中，挖掘加权频繁模式的LGTWFPMiner(局部图遍历加权频繁模式挖掘法)及其支持度/权值界的局部评估方法。针对合成数据的实验结果表明该算法能够有效地进行基于图遍历的...
一种新的基于Apriori算法的加权关联规则挖掘算法.pdf
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基于多支持度的挖掘加权关联规则算法 (2006年)
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关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型。在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸，为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题。理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效。
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在时间越近越重要原则指导下，对记录进行时间加权，通过给出加权的公式，提出了一种基于背景的加权关联规则挖掘方法。该算法可以针对用户感兴趣的时间-地点背景进行关联规则挖掘。相比传统挖掘方法，该方法通过从低层次到高层次概念的序列映射，可以分析出不同粒度层次的相关信息，有利于决策者做出更准确的决策分析，制定更优的策略。
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该算法按属性的权值对事务进行分类，并依次求出每个类别内的加权频繁项集。由于每个类别内的频繁项集满足Apriori性质，因而可以利用Apriori算法或其他改进算法进行挖掘，从而克服了原来算法的不合理和效率低下的缺陷...
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通过对定位节点接收到的信号强度值特性分析，提出了基于RSSI权值的室内定位算法。改进型RSSI权值计算公式以及权值指数[α]的提出，使得定位算法具有一定的环境适应性，能更灵活地运用于实际定位场景。经过一般实验...
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