最大亚频繁模式挖掘算法研究.pdf

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2018-08-07 约小于1千字 8页立即下载

一种新的工作流频繁闭合模式挖掘算法研究.pdf 第 39卷第 11期计算机科学 Vo1．39NO．11 2012年 l1月 Computer Science Nov2012 一种新的工作流频繁闭合模式挖掘算法研究 王丹丹蒋文娟 (南通大学计算机科学与技术学院南通226O19)

2015-08-17 约字 4页立即下载

不确定数据流频繁模式挖掘算法研究的开题报告.docx 不确定数据流频繁模式挖掘算法研究的开题报告开题报告：不确定数据流频繁模式挖掘算法研究 1.研究背景随着大数据的快速发展，数据流技术也得到了广泛的应用。数据流是指在输入数据时，数据的数量可能会发生变化，不能再次访问已经传递的数据，而是在数据到达时对数据进行处理。数据流的一大特点是数据的体积很大，因此传统的频繁模式挖掘算法难以在数据流上直接使用。不确定数据流指的是数据流中的项集可能包含误报和漏报，传统算法难以处理这样的不确定数据流。因此，在不确定数据流的情况下，如何有效地挖掘频繁模式成为了一个重要的研究领域。 2.研究内容本研究旨在探索不确定数据流频繁模式挖掘算法，包括以下方面：（1）对

2024-05-09 约1.44千字 2页立即下载

数据流频繁模式挖掘算法研究的开题报告.docx 数据流频繁模式挖掘算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着物联网技术和大数据技术的快速发展，数据挖掘在工业、商业、医疗等领域得到了越来越广泛的应用。数据流频繁模式挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，是从连续的数据流中挖掘频繁出现的模式，并分析其规律性，以便为实际应用提供决策支持和推荐。因此，对数据流频繁模式挖掘的研究具有非常重要的现实意义和研究价值。目前，数据流频繁模式挖掘是一个具有挑战性的研究领域，其挑战主要来源于两个方面：一方面来自于数据流的动态性、高维度和快速变化的特点；另外一方面来自于频繁模式的定义及其发现过程。因此，如何有效地挖掘数据流中的频繁模式是该领域的研究热点和难点问题，也是

2023-08-05 约小于1千字 2页立即下载

基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法的开题报告.pdf 基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法的开题报告一、研究背景和意义随着互联网和大数据时代的到来，数据规模和维度不断扩大，因此如何高效地挖掘出其中的知识和信息成为了重要问题。而频繁模式挖掘 作为一种有效的数据挖掘技术，被广泛应用于市场篮子分析、DNA序列分析、网络入侵检测等领域中。传统频繁模式挖掘算法中，Apriori算法是最经典的一种方法，但是其在处理大规模数据时效率较低。因此，人们开始研究更高效的频繁模式挖掘算法。其中，基于FP树的频繁模式挖掘算法因其高效的数据压缩方式和快速的计数方式而被广泛接受，并在一些领域有了广泛的应用。然而，基于FP树的挖掘算法也存在一些问题。首

2024-09-17 约1.14千字 2页立即下载

基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现的中期报告.pdf 基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现的中期报告一、研究背景和意义 1.1研究背景随着互联网技术的飞速发展，数据规模和数据复杂度也愈来愈高。同时，业务融合日益加剧，产生的业务数据也变得越来越复杂。在这种情况下，如何快速高效地挖掘出数据中的规律和模式，成为一个重要的问题。 频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，它可以从数据中挖掘出具有重要意义的模式，如频繁项集、关联规则等。在实际应用中，频繁模式挖掘的技术已经被广泛应用于市场分析、网站推荐、生物信息学、领域优化等领域，为实际商业问题的解决提供了有效的工具。在频繁模式挖掘中，最大频繁项集是一种非常重要的概念。它表示在某

2024-09-14 约2.23千字 3页立即下载

频繁子图挖掘算法的研究的中期报告.docx 频繁子图挖掘算法的研究的中期报告一、研究背景频繁子图挖掘是图挖掘领域中的一项重要研究问题，其涉及到图中子图的频繁性统计和挖掘。近年来，随着大规模图数据的快速增长，频繁子图挖掘技术在社交网络分析、生物信息学、化学领域等方面得到了广泛应用。然而，在实际应用中，频繁子图挖掘算法面临着诸如规模大、维度高、计算复杂度高等问题，因此提高频繁子图挖掘算法的效率和准确性是值得研究的问题。二、研究目标针对频繁子图挖掘算法存在的问题，本研究旨在设计一种高效的频繁子图挖掘算法，并在实际数据集上验证其效果。具体研究目标包括： 1. 设计一种高效的基于主图的频繁子图挖掘算法； 2. 在公共数据集上进行测试和验证

2023-09-03 约1.04千字 2页立即下载

数据流滑动窗口频繁模式挖掘算法研究的中期报告.docx 数据流滑动窗口频繁模式挖掘算法研究的中期报告一、研究背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术变得越来越重要。数据流是一种连续生成的无限数据集合，其数据源具有高速提交、高预测度和高维度等特点，逐渐成为了数据挖掘研究的热点。然而，数据流中存在着大量的重复模式，这些重复模式是可以被挖掘出来并用于未来的预测性分析和决策性分析。因此，如何有效地挖掘频繁模式成为了数据流领域中亟待解决的问题。滑动窗口是一种非常有效的处理数据流的方式，它能够在实时处理数据的同时保持内存中数据的数量固定。因此，将滑动窗口应用于频繁模式挖掘算法中是一种非常可行的方法。该算法可以在不断变化的数据流中发现频繁的模式。二、研究目

2024-03-06 约小于1千字 2页立即下载

基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法的研究中期报告 .pdf 基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法的研究中期报告一、研究背景随着数据量的不断增加，频繁模式挖掘成为了数据挖掘领域中的重要研究方向之一。频繁模式挖掘可以用于市场分析、医疗诊断、网络安全等领域。目前，频繁序列模式挖掘也成为了研究的热点之一。频繁序列模式挖掘的目的是发现数据序列中频繁出现的模式。早期的研究主要基于Apriori原理或FP-growth算法。但是，当数据序列长度较长时，基于Apriori原理的算法需要考虑的候选序列数量太多，导致时间复杂度较高；FP-growth算法虽然效率提高了，但是不能处理相对顺序的约束关系。近年来，基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法逐渐得到关

2024-11-19 约1.73千字 3页立即下载

一种基于混合搜索的高效Top-K最频繁模式挖掘算法.pdf 31 2 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY Vol.31 No.2 2009 :1001- 2486(2009) 02- 0090- 04 X Top-K

2015-08-18 约9.3千字 4页立即下载

面向数据流的频繁模式挖掘算法：演进创新与实践.docx 面向数据流的频繁模式挖掘算法：演进、创新与实践一、引言 1.1研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。在这个时代，数据以前所未有的规模和速度不断产生，这些数据以数据流的形式持续涌现，广泛存在于互联网、物联网、金融交易、传感器网络、社交媒体等众多领域。例如，电商平台上每秒都有大量的用户交易记录和商品浏览数据产生；交通监控系统中，摄像头不断采集车辆行驶信息；金融市场里，股票价格、交易数据实时变化。据统计，全球每天产生的数据量已达到ZB级别，并且还在以惊人的速度持续增长。数据流分析对于从这些海量、快速流动的数据中提取有价值的信息至关重要，能够为决策提供有力支持，助力企业和组

2025-03-28 约3.69万字 30页立即下载

apriori算法matlab频繁模式挖掘(含代码,原始数据).docx apriori算法matlab频繁模式挖掘对购买记录进行频繁模式挖掘，采用apriori算法本文档附带matlab算法以及一个案例：附件：BASKETS.txtBASKETS.xlsx在我的文库里首先进行数据BASKETS.txt的预处理：得到BASKETS.xlsx，（第二页）Matlab代码函数：一下是用附件做的案例主函数：结果截图：附原始数据：cardid,value,pmethod,sex,homeown,income,age,fruitveg,freshmeat,dairy,cannedveg,cannedmeat,frozenmeal,beer,wine,softdrink,fis

2017-07-26 约5.52万字 27页立即下载

一种高效挖掘高维数据频繁闭合模式算法.pdf ３７４Ｖｏｌ３７Ｎｏ４第卷第期东南大学学报（自然科学版）　莲蛆弥撬寞融搀峦旧情赎彰羹贤伙殆谤壮献芝拖嘻傅歹幂膀赡梯范涛犀多册黔怨岁掠北包丁郁宗蟹驾缚敝椅黑建砸叁状址扩接纱层弱匆翌菌灾釜札菏样曹眶娱俗讯监田寞颐渺俯哆橙

2017-07-02 约5.37万字 5页立即下载

频繁模式挖掘.pptx 频繁模式挖掘英才实验学院Fp-tree挖掘频繁模式基本概念I（项的集合）{I1,I2,…,In}，项IkD（事务的集合）,事务T非空项集项集A，k-项集支持度置信度频繁项集A?B, support(A?B)=P(AUB) Confidence(A?B)=P(B|A)Fp-tree挖掘频繁模式tiditemsettiditemsetT100I1,I2,I5T600I2,I3T200I2,I4T700I1,I3T300I2,I3T800I1,I2,I3,I5T400I1,I2,I4T900I1,I2,I3T500I1,I3项头集fP-tree构建Fp条件子树构建（条件模式基）FP-tree频繁模式

2017-01-26 约字 8页立即下载