YAFIM：基于spark的并行化频繁项集挖掘算法.pdf

基于差异点集的频繁项集挖掘算法.pptx 基于差异点集的频繁项集挖掘算法 汇报时间：2024-01-29 汇报人：目录引言 频繁项集挖掘算法概述基于差异点集的频繁项集挖掘算法设计实验结果与分析差异点集在推荐系统中的应用总结与展望引言 01 03 基于差异点集的频繁项集挖掘算法的优势通过利用数据间的差异信息，该算法能够显著提高挖掘效率，降低内存消耗，为实际应用提供有力支持。 01 数据挖掘在大数据时代的重要性随着大数据时代的到来，数据挖掘技术对于从海量数据中提取有用信息具有重要意义。 02 频繁项集挖掘的挑战传统的频繁项集挖掘算法在处理大规模数据集时面临性能瓶颈，需要研究更高效的算法。目前，国内外学者在频繁项集挖掘

2024-06-09 约3.61千字 31页立即下载

一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法.pdf

2018-08-03 约小于1千字 7页立即下载

基于频繁项集挖掘算法的伴随车应用与实现.PDF 第３４卷第４期　　　计算机应用与软件Ｖｏｌ３４Ｎｏ．４２０１７年４月　　ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｐｒ．２０１７ 基于频繁项集挖掘算法的伴随车应用与实现１２１１陈　瑶　桂　峰　卢　超　王　华

2017-05-09 约1.62万字 5页立即下载

基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法的中期报告.docx 基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法的中期报告一、研究背景 频繁项集挖掘是数据挖掘中的一项基础任务，它可以用来发现数据集中的隐含模式和关联规则。而在实际应用中，经常需要查找互补或替代的模式，以便进行更深入的分析和应用。例如，在市场营销中，如果一个产品不能卖出去，需要查找相似的产品或者互补的产品，以便调整营销策略。二、研究目的本次研究的目的是提出一种基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法，该算法能够同时挖掘出互补和替代的模式，并且对于大规模数据集有较好的扩展性和效率。三、研究内容 基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法主要包括以下步骤： 1.预处理数据集，将数据集按照一定的规则进行编码，以便后续处

2024-03-16 约小于1千字 2页立即下载

NB-MAFIA_ 基于N-List 的最长频繁项集挖掘算法.pdf 北京大学学报(自然科学版) 第 52 卷第 2 期 2016 年 3 月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 52, No. 2 (Mar. 2016) doi: 10.13209/j.0479-8023.2015.125 NB-MAFIA: 基于N-List 的最长频繁项集挖掘算法 1 1 2,3,†

2018-10-21 约4.66万字 11页立即下载

数据挖掘实验三应用Apriori算法挖掘频繁项集.docx 实验三、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集学院计算机科学与软件学院实验目的：（1）熟悉 VC++编程工具和 Apriori 频繁项集挖掘算法。（2）根据管理层的需求，确定数据挖掘的任务，明确数据挖掘的功能，也就是明确要挖掘什么。（3）由确定的数据挖掘任务，从实验一处理后的结果中，采用切块或切片等联机分析处理技术，选择出挖掘任务相关数据。（4）用 VC++编程工具编写 Apriori 算法的程序，对任务相关数据运行 Apriori算法，挖掘出所有的频繁项集。写出实验报告。实验原理：1 、Apriori 算法 Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k 项集用于探索（k+1）项

2017-01-10 约1.41万字 13页立即下载

目标频繁项集挖掘算法的深度剖析与多元应用研究.docx 目标频繁项集挖掘算法的深度剖析与多元应用研究一、引言 1.1研究背景与意义在当今大数据时代，数据以前所未有的速度和规模不断增长。从互联网的海量用户行为数据，到物联网中各类传感器产生的实时监测数据，再到企业运营过程中积累的交易记录、客户信息等，数据的爆炸式增长既带来了挑战，也蕴含着巨大的机遇。如何从这些纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，成为了各个领域关注的焦点，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式、关联和知识的过程，它融合了统计学、机器学习、数据库等多学科的理论和方法，能够帮助人们揭示数据背后隐藏的规律，为决策提供有力支持。在商业领域，数据挖掘可用于分析消费者的购买

2025-04-18 约3.36万字 26页立即下载

基于差分隐私的频繁项集挖掘技术研究与应用.docx 基于差分隐私的频繁项集挖掘技术研究与应用一、引言在大数据时代，频繁项集挖掘（FrequentItemsetMining,FIM）已成为数据分析领域的关键技术。通过发现数据中的频繁项集，我们可以更好地理解数据间的关联关系，进而为决策提供支持。然而，随着数据隐私保护意识的提高，如何在保护隐私的同时进行频繁项集挖掘成为了一个重要的研究课题。差分隐私（DifferentialPrivacy）作为一种有效的隐私保护技术，为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在研究基于差分隐私的频繁项集挖掘技术，并探讨其在实际应用中的价值。二、差分隐私与频繁项集挖掘概述 2.1差分隐私技术差分隐私是一种数学框架，用

2025-05-11 约4.39千字 9页立即下载

基于频繁项集的多标签分类算法：理论、创新与实践.docx 基于频繁项集的多标签分类算法：理论、创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息爆炸的时代，数据呈现出海量增长且复杂多变的态势，多标签分类作为机器学习领域的重要研究方向，在众多实际应用场景中发挥着关键作用。与传统的单标签分类不同，多标签分类旨在为一个样本同时分配多个相关标签，以更精准、全面地描述样本的特性。例如，在新闻文本分类任务中，一篇新闻报道可能同时涉及政治、经济、国际事务等多个领域；在图像识别领域，一幅图片可能包含人物、风景、建筑等多种元素，需要同时标注多个类别标签；在生物信息学中，一个基因可能与多种疾病或生物功能相关联。这些实际应用场景的需求推动了多标签分类技术的

2025-06-10 约3.06万字 34页立即下载

种有效的并行频繁子图挖掘算法.doc 一种有效的并行频繁子图挖掘算法 陈晓云赵娟陈鹏飞邢乔金刘国华（兰州大学信息科学与工程学院兰州 730000）摘要：在分析并行频繁项集挖掘算法的基础上，提出了一种有效的并行频繁子图挖掘算法，该并行算法采用主从节点处理模式，将主节点处理后生成的频繁子树集放到从节点上并行的生成频繁子图。通过实验验证了算法的可行性和有效性。关键字：并行化；频繁项集；频繁子图； Abstract：Based on the analysis of the parallel frequent itemset mining algorithm, a kind of effective parallel alg

2017-03-27 约字 7页立即下载

基于Spark的层次聚类算法的并行化研究.pptx 基于Spark的层次聚类算法的并行化研究;;;聚类分析的重要性;;;;;;;;基于任务划分的并行化策略;;;;实验环境;;;;;;;;研究结论：本研究成功实现了基于Spark的层次聚类算法的并行化，显著提高了算法的处理速度和可扩展性。通过对比实验，验证了并行化后的算法在大数据处理上的优越性和高效性。;;;;THANKS

2024-06-11 约小于1千字 28页立即下载

挖掘最大频繁项集的优化方法.pdf 挖掘最大频繁项集的优化方法 1 1 1，2 唐瑜，王勇，杨辉华（1.桂林电子科技大学，广西桂林 541004； 2.清华大学分析中心药物研究所，北京 100084）

2015-08-05 约2.08万字 4页立即下载

不确定性数据中的概率频繁项集挖掘算法的研究中期报告.docx 不确定性数据中的概率频繁项集挖掘算法的研究中期报告一、研究背景与意义随着数据挖掘技术在社交网络、金融、医疗等领域的广泛应用，我们面临着越来越多的不确定性数据。与传统的可靠数据不同，不确定性数据概率性更高，存在更多的噪声和不可信信息。如何在这种数据中挖掘有用的信息，提高数据利用率，是目前研究的热点之一。 频繁项集挖掘是数据挖掘领域的一项重要任务，在商业、社交、文化等多领域有着广泛的应用。然而，传统的频繁项集挖掘算法大多是针对确定性数据设计的，不能很好地处理不确定性数据。因此，如何设计一种有效的概率频繁项集挖掘算法，成为了研究的重要问题。二、研究现状目前，国内外已有很多关于不确定性数据的频

2024-04-06 约1.24千字 3页立即下载

基于奇异值分解的本地差分隐私保护的频繁项集挖掘方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113407986 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110556455.1 G06F 17/16 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-19 约1.27万字 9页立即下载

频繁项集.pdf 频繁项集 购物篮分析导入 • 在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒赫然地摆在一起出售。为啥…？ • 每逢周末，啤酒和尿片的销量都很大 • 有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班后要买尿片，而丈夫们在买完尿片以后又顺手买啤酒 • 搞清原因后，尝试将啤酒和尿片摆在一起，为商家带来了大量的利润问题  如何从浩如烟海却又杂乱无章的销售数据中，发现啤酒和尿片这类商品销售之间的

2019-01-11 约8.5千字 22页立即下载