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应用社会网络分析的方法解决多属性关联规则挖掘的问题,这是解决这类问题全新的视角.首先,从啤酒的不同品牌与尿不湿不同颜色的搭配引出了多属性关联规则挖掘的问题,并指出这类问题也包含着广泛的评价和推荐问题;而后,基于社会网络分析的视角,建立了相应的图模型及与之等价的矩阵,通过对图和矩阵的分析,引出了多属性关联规则挖掘的方法;为了进一步使方法有助于程序化表达,将既有的方法通过引入"指标向量"实现了统一表达,这有助于程序递归的实现;最后,给出了本文方法的算法步骤,并将其应用在一个100 000评估量规模的数据集上对方法进行实证分析.结果表明:本文通过社会网络分析的视角将抽象的关联规则挖掘变得可视化,这便于矩阵表达的引入,使得到的方法具有算法复杂度低、直观和易于把握的特征,相比于既有的多属性关联规则挖掘算法有优势. 相似文献
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图书流通信息多层关联规则挖掘法的优化与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对FP-Growth算法的扩展,提出图书流通信息关联规则挖掘的新算法即MACLC-FP（Multilevel Association with Chinese Library Classification FP）算法;结合实例着重阐述应用该算法,采用多层关联分析技术,挖掘读者借阅行为中隐含规律的可行性;进而探讨该数据挖掘技术在现代图书馆中的应用前景。这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务的工作水平都具有重要意义。 相似文献
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陈丽珊 《福建广播电视大学学报》2009,(1):70-74
本文针对目前基于聚类算法的入侵检测技术存在符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题。提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。该方法将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中．利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正,从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。文中详细的阐述了改进的具体实现方案,并通过实验验证了该技术的可行性。 相似文献
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提出一种新的基于负关联规则与频繁项集挖掘的信息检索系统模型,详细阐述系统模型的设计思想、各模块的功能,以及检索系统实现的三种关键技术(即频繁项集挖掘技术、负关联规则挖掘技术和查询优化扩充技术)及其检索算法。实验结果表明,该检索系统能有效提高和改善信息检索性能。 相似文献
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分析多媒体数据挖掘的需求，介绍常见的多媒体数据挖掘形式及存在问题，针对此类问题探讨基于网格环境下多媒体关联规则数据挖掘方法，该方法是Apriori算法在网格环境下的具体应用。通过实例证明该方法不仅具有经典Apriori算法的准确性，还具备网格的并行挖掘特性，可大大提高数据挖掘的速度及运算效率。 相似文献
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数据挖掘技术的改进在图书馆个性化服务中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
Apriori 算法是关联规则挖掘的一个经典算法，在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用HASH表技术及减少生成候选集的数量对经典Apriori 算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率，加强图书馆个性化服务。 相似文献
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针对数据挖掘中的关联规则挖掘广度及效率问题,提出了一种基于免疫优化的关联规则挖掘算法.将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过免疫聚类竞争加速克隆扩增,提高抗体成熟力及亲和性,增强候选模式支持度.在算法执行过程中,支持度大于阈值的优秀个体都将被作为记忆细胞保存下来.这样,记忆细胞所代表的模式满足最小支持度要求,可以很容易提取出也同时满足最小置信度要求的关联规则.试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,提高了所得关联规则的准确率.在高校教学质量评估及规则挖掘中体现出应用价值. 相似文献
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完全加权关联规则挖掘是关联规则挖掘的一个重要分支。本文在论述完全加权关联规则挖掘技术的基础上,探讨其在数字图书馆信息处理中的应用价值,并给出一种基于完全加权关联规则挖掘的数字图书馆信息检索模型。 相似文献
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可变多阶Markov链模型及在WWW个性化推荐中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
WWW个性化推荐问题是WEB挖掘的一个重要研究方向.针对传统的固定阶数的Markov链模型用于WWW个性化推荐问题的不足,提出可变多阶Markov链模型(Variable Multiple Order Markov Chain-VMOMC).VMOMC将用推荐目标网页概率值度量的可变多阶Markov链并行组合,组合模型中采用遗传算法确定各单阶Markov链模型的最优权重,在真实WWW站点访问日志数据上的实验结果表明:VMOMC与传统的定阶Markov链浏览推荐模型相比,具有较理想的推荐性能. 相似文献
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王强 《现代图书情报技术》2008,3(8):63-69
设计并采用Java语言实现基于事务数据库标识列表的频繁项集的产生算法——TidlistApriori。通过与采用Hash-Tree的Apriori算法进行比较,表明TidlistApriori能够提高频繁项集的产生效率,可以成为主题关联挖掘的有效算法工具。 相似文献
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针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。 相似文献
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分析数字水印的理论基础，对比几种常用的数字水印算法，详细介绍Arnold数字图像置乱和逆变换还原原理及算法思想，使用Matlab对算法可行性和健壮性进行验证。实现一种基于Inter OpenCV库和Arnonld变换数字水印模型。 相似文献
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指出Web挖掘是从数据挖掘发展而来,是集合Web技术、数据挖掘、信息科学等多领域为一体的一项综合技术;介绍Web挖掘的概念、分类以及Web页面之间链接结构挖掘的HITS与Page-rank等算法;提出基于样本模式特征提取的信息检索方法。最后,分析Web链接挖掘面临的问题和未来研究的发展趋势。 相似文献
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为了提高文本挖掘的深度和精度,研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型.该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据库,设计了一种基于语义的模式挖掘算法挖掘文本深层的语义模式.实验结果表明,该模型能够挖掘文本数据库中的深层语义知识,获取的模式具有很强的潜在应用价值,设计的算法具有很强的适应性和可扩展性. 相似文献