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Web日志中包含了大量的用户浏览信息,如何有效地从中挖掘出用户浏览模式就尤为重要了。本文在分析现有用户浏览模式挖掘算法存在问题的基础上,根据Web日志的特点,对关联规则挖掘算法进行改进,提出了基于滑动窗口的浏览模式挖掘算法TBPM。并在此算法基础上设计了增量更新算法,对实际数据的实验结果验证了本算法的有效性。 相似文献
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基于Web的数据挖掘技术 总被引：1，自引：0，他引：1
Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法. 相似文献
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针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。 相似文献
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基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和遗传算子的设计方面进行讨论分析。通过对早熟问题的分析并改进自适应算子,提高了算法的效率,使算法在相对稳定的动态种群规模中寻找优质解。 相似文献
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Web日志挖掘与传统数据挖掘的区别在于数据源不同,Web日志挖掘的对象通常是服务器的日志信息,而传统数据挖掘的对象多为数据库。日志挖掘主要分为三个步骤：数据预处理、模式识别和模式分析。数据预处理这个环节是整个过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着非常重要的作用。为此,本文深入探讨了数据预处理环节的主要任务,提出了一种新Web挖掘预处理方案。 相似文献
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为了有效求解如何安排面试专家组成员工作使面试公正客观的问题,建立面试安排工作数学模型,该模型为复杂的非线性整数规划问题。提出一种装箱编码、模拟退火遗传、多点交叉、领域搜索变异的遗传算法对数学模型进行求解,并以一个30名专家对300名学生进行面试,且每个面试组4名专家的例子用遗传算法进行求解计算。结果表明,改进后的遗传算法能高效求解出问题的近似最优解,求解结果能满足面试工作安排所提出的要求。 相似文献
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本文采用改进的模糊控制自适应遗传算法,以克服采用定值常量作为交叉和变异概率所带来的早熟现象和效率相对较低的问题,尽量避免陷入局部寻优。本文采用三机、十三机系统进行电力系统有功优化仿真,结果表明,改进的算法具有更好的寻优效果。 相似文献
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本文将模拟退火算法与根的逐步搜索方法相结合,给出了求解非线性方程全部实根近似值的一种算法,在Matlab环境下实现了该算法,通过数值实验证明了该算法的有效性,所求得的根具有较高的精度。 相似文献
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针对主题搜索引擎反馈信息主题相关度低的问题,提出了将遗传算法与基于内容的空间向量模型相结合的搜索策略。利用空间向量模型确定网页与主题的相关度,并将遗传算法应用于相关度判别,提高主题信息搜索的准确率和查全率。在Heritrix框架基础上,利用Eclipse3．3实现了相应功能。实验结果表明,搜索策略改进后的系统抓取主题页面所占比例与原系统相比提高了约30％。 相似文献
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