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对关联规则的挖掘算法进行了讨论，提出了一种基于集合枚举树的关联规则挖掘算法．由于该算法产生的侯选项目集为最小侯选项目集，不需要修剪，因而提高了算法的效率。 相似文献
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关于软件开发企业人员频繁流动的应对措施 总被引：3，自引：1，他引：3
软件开发企业研发人员频繁流动给企业造成重大影响和巨大损失。章分析研究了研发人员的人力资源特点与频繁流动的原因，并在此基础上提出应对措施。 相似文献
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Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率. 相似文献
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为及时从海量微博信息中迅捷有效提取出微博热点话题、事件,提出基于频繁集的聚类SSDKmeans算法,在有限空间下统计分词的近似频数,并在此基础上构建文本向量空间模型,在聚类生成的每个话题簇中提炼话题关键词。通过对2万条微博数据进行有效性验证,结果表明,基于SSDKmeans算法的话题发现有较高的召回率和精准率,分别为91.3%、92.1%。SSDKmeans算法能够有效提高微博热点话题发现率,进而及时了解社会热点话题与舆论趋势。 相似文献
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采用状态空间平均法建立了单端反激式开关电源的状态空间平均模型 ,并对其稳态及低频小信号特性进行了研究 ,可用于这类电源的稳定性分析 相似文献
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本文将Apriori算法应用于计算机免疫系统中提取规则,并详细地给出了Apriori算法,同时由于Apriori算法需要频繁扫描数据库,运行效率比较低,从而提出了Apriori算法的三种改进策略：优化连接策略,数据划分策略和减少交易数据策略。 相似文献
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面向查询扩展的特征词频繁项集挖掘算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了获取高质量的扩展词,提出一种面向查询扩展的基于文本数据库的特征词频繁项集挖掘算法。该算法采用支持度衡量特征词频繁项集,给出新的剪枝策略,并结合原始查询,挖掘同时含有查询词项和非查询词项的特征词频繁项集,以提高挖掘效率。实验表明,与传统的挖掘算法相比,本算法更有效、更合理。 相似文献
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李晋芳 《晋城职业技术学院学报》2014,(2):60-62
关联规则挖掘是一种最有影响的数据挖掘技术。它在交易数据库或其他数据仓库项目集之中提取有意义的关联,频繁模式和关联。大多数现有的算法发现频繁模式都需要多次遍历数据库,导致大量的磁盘读取,造成了巨大的I/O负载。为了减少重复读盘,本文提出了一种新的自上而下的方法,即Apriori算法的改进版本,此算法大大降低了数据库的扫描次数,避免生成不必要的模式而减少了数据库的扫描,节省了大量的时间和空间。 相似文献
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挖掘频繁项集是近年数据挖掘任务中的关键问题,提高频繁项集的生成效率一直是数据挖掘领域研究的热点之一,研究人员从不同的角度对算法进行改进以提高算法的效率。文章通过集合的交集运算,得到一种新的频繁项集挖掘算法-SetFIS算法,该算法能快速、直观地求出事务数据库的频繁项集。 相似文献