数据挖掘,数据流,关联规则,频繁项集,频繁模式,知识发现

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数据挖掘,数据流,关联规则,频繁项集,频繁模式,知识发现

: 计算机研究 -数据流频繁项挖掘与聚类分析的研究.pdf 数据流挖掘的目标是从不断流动的数据中提取用户之前未知的有用信息和知识，主要功能包括发现关联规则、分类规则、聚类结构以及异常检测等，通过挖掘频繁项集、分类、聚类和异常检测等方式实现。 频繁项挖掘是数据流...
评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：15.09MB 上传时间：2022-07-02

: 论文研究-一种用于数据流频繁项集挖掘的并行算法 .pdf 它基于分块和滑动窗口的策略，利用矩阵作为基础数据结构，旨在提高挖掘数据流中频繁项集的时空效率，并具备良好的扩展性。数据流的特性是数据量不可预知且数据不可再现，这就要求频繁项集挖掘算法必须具备高度的...
评级：0 浏览量：181 收藏量：0 资源大小：253KB 上传时间：2019-08-23

: 基于数据流的频繁项集数据挖掘算法研究.pdf 频繁项集挖掘是数据挖掘中的核心内容之一，尤其在关联规则挖掘问题中扮演重要角色。Apriori算法和FP-growth算法是频繁项集挖掘领域的两项经典算法。 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，它引入了基于支持度的...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：202KB 上传时间：2021-07-14

: 论文研究-流式数据上关联规则挖掘研究综述.pdf 当前许多工程领域产生大量高速实时的流式数据，基于流式数据的关联规则挖掘应用广泛，与传统的静态数据相比，流式数据上关联分析面临极大的资源挑战。提出了流式数据上关联规则的形式化定义和基本挖掘算法，系统地...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：324KB 上传时间：2019-07-22

: 时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法是数据挖掘领域的一个重要研究方向，主要关注如何在不断变化的数据流中有效地发现频繁出现的项集。传统的数据挖掘方法，如Apriori等，通常假设数据集是静态的，但在实际应用中，...
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：935KB 上传时间：2014-05-24

: 论文研究-MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法 .pdf 数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程，而频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个关键任务，它是关联规则挖掘的基础。频繁闭项集挖掘算法则进一步简化了挖掘结果，能够以更简洁的形式展现，同时保留所有频繁...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：560KB 上传时间：2019-08-15

: 论文研究-数据流频繁项挖掘 .pdf 这种挖掘技术不仅能够帮助用户发现数据中的有价值的信息，还能为其他数据挖掘任务提供基础，例如关联规则挖掘、分类、聚类分析等。从上个世纪开始，频繁项挖掘就受到了广泛的关注和研究。 数据流频繁项集挖掘是频繁...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：709KB 上传时间：2019-08-20

: 传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法.pdf 局部频繁项集指的是每个传感器节点上数据流的频繁项集，全局频繁项集则是指整个网络中的频繁项集，数据挖掘是通过各种算法对大量数据进行分析，发现数据间的关联性、模式等有价值信息的过程。综上所述，FIMDS算法...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：345KB 上传时间：2021-08-10

: 改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法在数据挖掘领域，多数据流协同频繁项集挖掘是一个重要的研究课题，特别是在处理大量实时、连续的数据流时。本文提出的“改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法”（MCMD-Stream）针对已有的算法存在的问题进行了优化，...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：457KB 上传时间：2021-03-08

: 数据挖掘中关联规则算法的研究.pdf 关联规则算法中最著名的是Apriori算法，该算法通过逐层搜索频繁项集的方法挖掘数据中的关联规则。其基本思想是首先找出所有单个项的频繁项集，然后是双项频繁项集，以此类推。Apriori算法的性能依赖于最小支持度和...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：173KB 上传时间：2021-07-14

: 数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践基于C++的Apriori算法的数据挖掘关联规则.docx 关联规则是一种用于发现数据集内部项之间存在的重要联系的数据挖掘技术。通过这种技术，企业可以快速地识别出哪些商品组合在一起销售时会更受欢迎，从而优化商品布局、促销策略等。例如，在天猫、京东等电商平台中，...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：120KB 上传时间：2024-06-30

: 关联规则数据挖掘技术在保险行业的运用研究.pdf 该算法通过设定最小支持度和最小置信度两个参数，快速高效地找出频繁项集，并生成关联规则。在具体实施关联规则挖掘时，数据的准备工作至关重要。原始数据需要经过采集、整理、清洗、集成、变换和规约等步骤。例如...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2021-07-14

: 分布式数据流中挖掘频繁项算法的研究传统的单数据流挖掘频繁项集的算法主要有Apriori算法，该算法在单个数据流上进行频繁项集挖掘，但当面对多个数据流时，数据和模式的冗余问题就会出现，这不仅对算法的时间效率构成挑战，同时也会对空间效率带来压力...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：265KB 上传时间：2021-02-23

: cluster:使用数据流学习聚类频繁项集 频繁项集是数据挖掘中关联规则学习的一部分，指的是在数据库中出现次数超过预设阈值的项集合。例如，在超市购物数据中，“面包”和“牛奶”可能同时被很多顾客购买，那么“面包”和“牛奶”的组合就是一个频繁项集。...
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：800KB 上传时间：2021-07-08

: 关联分析流_数据挖掘_ 总之，关联分析流是数据挖掘中的一种重要工具，用于发现数据流中的隐藏关联，帮助企业或机构做出更精准的决策。通过Apriori等算法和规则生成方法，以及适应数据流特性的算法，我们可以有效地从海量动态数据中提取有...
评级：5 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-10-04

: 使用时间衰落模型挖掘数据流中的频繁项 文章标题“使用时间衰落模型挖掘数据流中的频繁项”以及描述“使用时间衰落模型挖掘数据流中的频繁项”表明本文研究的领域是数据流挖掘，特别是针对数据流中频繁项的识别。数据流挖掘是处理大规模、连续的、实时的...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：1.39MB 上传时间：2021-03-01

: 基于关联规则的CET-4成绩数据挖掘.pdf 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向，它旨在从大量数据中发现项集之间的有趣关系，如频繁项集、强关联规则等。频繁项集是指在数据集中经常一起出现的物品集合，而关联规则则是描述这些项集中各物品之间相互...
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：131KB 上传时间：2021-07-14

: 基于流立方体的数据流频繁模式挖掘算法1 文章提到了几种现有的数据流频繁模式挖掘算法，如FP-Stream、基于Moment算法的增量式维护算法和挖掘频繁闭合项集的DSFCI_tree算法。这些算法各有特点，但主要针对的是序列数据流，其中的元素相互独立。然而，实际中...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：95KB 上传时间：2022-08-04

: 数据挖掘概念与技术原书第2版第5章 数据挖掘技术之挖掘频繁模式、关联和相关共57页.ppt 在实际应用中，数据挖掘技术如频繁模式挖掘、关联规则和相关性分析广泛应用于数据仓库的冰山立方体计算、聚类分析以及时间序列和流数据的模式识别等。例如，通过对交易记录进行分析，商家可以优化产品捆绑销售策略；...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：2.88MB 上传时间：2022-02-03

: 论文研究-基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述.pdf 随着数据的爆炸式增长，传统的算法已不能适应大数据挖掘的需要，需要分布式、并行的关联规则挖掘算法来解决上述问题。MapReduce是一种流行的分布式并行计算模型，因其使用简单、伸缩性好、自动负载均衡和自动容错等...
评级：0 浏览量：346 收藏量：0 资源大小：2.04MB 上传时间：2019-07-22

: 利用导航大数据挖掘城区域关联性.pptx 标题中的“利用导航大数据挖掘城区域关联性”指的是在现代城市规划、交通管理和地理信息系统（GIS）中，通过分析导航大数据来发现城市不同区域之间的相互关系和关联模式。这一过程通常涉及数据采集、预处理、特征...
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：121KB 上传时间：2022-11-13

: 基于医疗数据流的加权频繁模式挖掘算法.rar 频繁模式挖掘是数据挖掘中的一个关键概念，其目的是找出数据库中频繁出现的项集。在静态数据中，Apriori、FP-Growth等算法已经取得了显著成果。然而，面对医疗数据流这一动态环境，传统的挖掘方法不再适用，因为它们...
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：1.5MB 上传时间：2021-09-20

: 一种面向分布式数据流的闭频繁模式挖掘方法.pdf 闭频繁模式是指在数据集中不存在其任何子集的频繁模式，它在数据挖掘中有着重要的应用，例如模式发现、关联规则学习等。在分布式环境下，这种方法的优势在于能够在保证挖掘准确性的同时，显著缩短查询响应时间。此外...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：550KB 上传时间：2021-08-09

: 节 频繁模式及关联规则挖掘技术PPT学习教案.pptx 关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在发现数据中的频繁模式和关联规则。关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：419KB 上传时间：2021-10-11

: 基于数据挖掘的船舶交通事故关联分析.pdf 关联分析是数据挖掘技术的一种，它旨在识别数据集中项之间的有趣关系，即项集之间的关联规则。关联规则挖掘的目标是找出频繁出现的模式、关联和结构。这在识别事故中各因素之间的相关性方面非常有用。改进Apriori...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：384KB 上传时间：2021-07-14

: 基于粒度计算的大数据集频繁项挖掘方法.pdf 在大数据背景下，频繁项挖掘对于发现数据中潜在的关联规则具有重要意义。然而，传统的挖掘方法在面对大规模数据集时面临多个挑战。其中包括高内存消耗、难以处理稠密数据集以及挖掘效率低下等问题。这些问题严重影响...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：3.48MB 上传时间：2021-07-07

: 数据挖掘期末题选择填空简答 - **知识点**: 关联分析是一种发现数据集中变量之间关系的数据挖掘技术。 - **详细解析**: 在给定的选择中，“购物篮分析”是典型的关联分析应用案例。购物篮分析主要用于市场篮子分析，比如找出哪些商品经常一起被...
评级：0 浏览量：448 收藏量：2 资源大小：8.67MB 上传时间：2024-04-25

: 论文研究-发现数据流间异步偶合模式 .pdf 异步偶合模式是数据流分析领域中的一项重要研究内容，其核心在于寻找在不同时间点、在各自变化的数据流之间存在的关联性。陈安龙、唐常杰等学者在论文《发现数据流间异步偶合模式》中，探讨了如何通过技术手段挖掘...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：516KB 上传时间：2019-08-15

: 论文研究-基于时间衰减模型的模糊会话关联规则挖掘算法.pdf 在考虑历史数据作用和允许误差情况的基础上，基于时间衰减模型挖掘数据流中的临界频繁项集和模糊关联规则。实验结果表明，该方法在提高时间效率、降低冗余率和增加规则兴趣度方面存在明显优势。
评级：0 浏览量：161 收藏量：0 资源大小：1.14MB 上传时间：2019-07-22

: 频繁项及关联规则的挖掘在信息技术领域，数据挖掘是至关重要的组成部分，其中频繁项及关联规则的挖掘是一项基础而关键的技术。本文将围绕这一主题展开，详细介绍在Visual C++ 6.0环境下，利用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架实现...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：9.86MB 上传时间：2008-11-22

: 论文研究-关联规则挖掘在无线网管中的应用 .pdf 关联规则挖掘是一种从大量数据中发现物品间有趣关系的强有力的数据挖掘方法。它的核心目标是在一个大型数据库中发现不同数据项之间的有意义的关联、相关性或模式。关联规则挖掘技术广泛应用于零售业、金融交易分析、...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：255KB 上传时间：2019-08-15

: 论文研究-基于频繁模式的离群点挖掘在入侵检测中的应用.pdf 提出一种基于频繁模式的算法, 通过检测数据项的频繁模式和关联规则, 剥离数据流中或安全日志数据中的噪声和异常点, 计算安全数据的加权频繁离群因子, 精确定位离群点, 最后从中自动筛选出异常属性。实验证明, 该方法...
评级：0 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：994KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-挖掘数据流近似频繁项的改进算法.pdf 关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。针对数据库数据增加的同时最小支持度发生改变的关联规则更新维护问题，提出了一种基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法IUBM。该算法采用简单的数组和位运算，在执行关联规则的...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：512KB 上传时间：2019-09-12

: 基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用.pdf 频繁项集是指在数据集中频繁出现的项目组合，而关联规则则描述了这些频繁项集间的依赖关系。在应用Apriori算法处理体检中心数据时，研究者能够获取与特定病症相关的症状之间的关联关系，以及症状与健康状况之间的...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：397KB 上传时间：2021-07-14

: FP_Tree:PF_Tree，提取频繁项和关联规则 FP_Tree（FP-树）和PF_Tree（Pattern-Frequency Tree）是数据挖掘领域中的两种重要算法，主要用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。在本篇中，我们将深入探讨这两种数据结构及其在Python中的应用。 FP-树是一种...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：1.08MB 上传时间：2021-03-31

: 数据挖掘1 数据挖掘的知识种类多样，包括描述性知识（如统计摘要）、预测性知识（如趋势预测）、关联性知识（如频繁项集）和规则性知识（如条件-结果规则）。根据挖掘的目标，数据挖掘可以分为分类、聚类、关联规则挖掘、序列...
评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：2.66MB 上传时间：2022-08-03

: 论文研究-软件缺陷关联规则挖掘的研究 .pdf 软件缺陷关联规则挖掘的研究是指运用数据挖掘技术来探究软件开发和测试过程中发现的缺陷之间的关系，特别是找出一个缺陷如何引发另一个缺陷的模式。这项研究的意义在于帮助开发人员更好地理解软件缺陷之间的内在联系...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：534KB 上传时间：2019-08-16

: 数据挖掘总结1 关联挖掘是数据挖掘的一个重要领域，旨在发现项之间的频繁模式或关联规则。支持度和最小支持度用于衡量项集的流行程度，而可信度则表示关联规则的强度。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，通过多次扫描数据...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：2.11MB 上传时间：2022-08-04

: Python数据挖掘实战（微课版）PPT 第九章“关联规则挖掘”介绍了如何找出数据集中的频繁项集和强规则，例如Apriori算法和FP-Growth算法，这些在市场篮子分析、商品推荐等领域有广泛应用。第十章“时间序列挖掘”涵盖了时间序列数据的特点和处理，如...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：44.46MB 上传时间：2024-02-25

: 关联规则数据 关联规则数据是数据挖掘领域中的一个重要概念，它主要用于发现数据集中不同项目之间的有趣关系或模式。这些模式通常表示为“如果...那么...”的形式，即如果一组项目共同出现（称为前提），那么另一组项目也可能出现...
评级：0 浏览量：839 收藏量：0 资源大小：3.36MB 上传时间：2015-05-12

: Storm ：商品订单频繁项集挖掘,组合查找源码总的来说，`Storm` 在商品订单频繁项集挖掘中的应用，结合数据挖掘算法，能够实现实时的关联规则发现，为电商推荐系统提供强大的支持，提升用户体验，增加销售潜力。这体现了实时计算框架在大数据时代的重要性，以及...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：3.63MB 上传时间：2017-01-06

: 数据挖掘导论(完整版)习题答案英文原版 数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的过程，它涉及到多种技术和方法，如分类、关联分析、聚类和异常检测。本教程"数据挖掘导论(完整版)习题答案"详细介绍了这些关键概念，旨在帮助读者掌握数据挖掘的基础并...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：1.82MB 上传时间：2023-09-19

: 频繁项集挖掘算法Apriori+Fp-growth的软件（Python-tkinter实现操作界面）包括实验数据集！在IT领域，数据挖掘是重要的组成部分，而频繁项集挖掘是数据挖掘中的核心任务之一。本软件基于Python的tkinter库构建了一个用户友好的操作界面，使得非编程背景的用户也能方便地进行频繁项集挖掘。它实现了两种经典...
评级：5 浏览量：705 收藏量：2 资源大小：7.85MB 上传时间：2022-06-05

: FP-Growth算法从新闻网站点击流中挖掘频繁项.rar 在数据挖掘中，频繁项集是指在数据集中出现次数超过预设阈值的项集合。例如，新闻网站的用户点击流数据中，一组新闻文章被多个用户点击过，这组文章就可以构成一个频繁项集。 FP-Growth的执行流程如下： 1. **数据...
评级：0 浏览量：576 收藏量：1 资源大小：9.65MB 上传时间：2019-10-20

: spss数据处理与分析教案-SPSS Modeler数据挖掘.pdf **关联分析**是发现数据中项集之间隐藏的频繁模式或关联规则的过程。教学目标包括理解关联分析的原理，如支持度和置信度的概念，以及如何执行关联分析。支持度衡量项集出现的频率，而置信度则反映了从一个项集到另一...
评级：0 浏览量：144 收藏量：0 资源大小：125KB 上传时间：2023-04-10

: 一种基于图形处理器的频繁模式挖掘算法.pdf 频繁模式挖掘是数据挖掘中的核心任务，通常用于发现数据集中频繁出现的模式或关联规则。传统的频繁模式挖掘算法主要在集群环境下运行，但在共享内存的多处理器系统上的并行挖掘并未得到充分研究。该文章提出了一种新...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：372KB 上传时间：2021-09-25

: 论文研究-基于兴趣度的数据流频繁模式散列挖掘算法.pdf 本文通过使用散列表作为概要数据的存储结构, 并引入关联规则兴趣度的概念, 提出了数据流频繁模式挖掘算法MIFS-HT(mining interesting frequent itemsets with hash table), 不仅有效降低现有算法的时空复杂度, 同时...
评级：0 浏览量：136 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2019-09-20

: 一种频繁模式决策树处理可变数据流 频繁模式挖掘是指从大量数据中发现频繁出现的模式、关联规则或序列，这些模式在一定程度上反映了数据之间的内在联系和规律。在本部分提到的“一种频繁模式决策树处理可变数据流”的研究内容中，可以理解为是在探讨...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-03-14

: SAS数据挖掘实战1 数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的过程，它在信息技术领域扮演着至关重要的角色。本篇文章将基于"SAS数据挖掘实战1"的主题，深入探讨数据挖掘的概述、原理以及SAS在数据挖掘中的应用。首先，我们来了解...
评级：0 浏览量：151 收藏量：1 资源大小：6.52MB 上传时间：2022-08-04

: 基于FP-growth算法的数据挖掘实例研究.pdf 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其核心目的是发现数据中隐藏的、有趣的、有价值的、能被用户理解的模式和联系。 FP-growth算法是关联规则挖掘中的经典算法之一，由Jiawei Han等人在2000年提出。它能够...
评级：5 浏览量：312 收藏量：0 资源大小：401KB 上传时间：2021-07-14

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