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1994年 | 2篇 |
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1.
已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似. 相似文献
2.
在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。 相似文献
3.
4.
5.
在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种改进的算法SDA算法,在三个方面进行了改进:(1)频繁2-项集生成方法;(2)改进Apriori_gen算法(3)减少事务数据库.在实验数据集上所做的实验结果表明SDA算法是有效的. 相似文献
6.
为了快速地从数据库中挖掘出频繁项集,本文中提出了一种将数据库中的频繁项集搜寻问题转化为用二分查找法去直接搜索构建的向量子空间中的向量问题。该算法不仅运算简单,只需扫描一次数据库,而且具有提高搜索速度等优点。 相似文献
7.
《十堰职业技术学院学报》2015,(6):22-26
高职生顶岗实习是《国务院关于大力发展职业教育的决定》中的"2+1"教育模式,也是促进高职生就业的一个重要环节。通过对湖北工业职业技术学院建筑类高职生顶岗实习情况的调查研究,我们发现应届生跳槽的现象比较严重,主要原因在于:缺少大型顶岗实习基地,学生实习满意度低;工作区域人数饱和,实习单位性质单一;实习单位薪资水平偏低,学生自我定位不准确。对此,学校应该根据学生实际情况,将职业规划教育贯穿高职教育始终,强化学生自我认知、理性定位;学校与大型企业对接,了解企业用工需求;学校要强化招聘单位管理制度,完善学生顶岗实习期的信息反馈。 相似文献
8.
针对近期车间行车大车减速机输出轴频繁断裂的情况,根据设计目的、断裂轴的力学性能、化学性能、金相组织进行分析,结果显示负载量大、减速机输出轴成份为未经过热处理是导致车间行车大车减速机输出轴频繁断裂的原因。通过降低电机输出转矩、降低大车打反车的频率及加强操作工的技能培训可改进输出轴的断裂情况。 相似文献
9.
本文以Web日志挖掘为着眼点,以用户访问日志记录为数据源,提出了一种即可获得用户频繁访问路径,又可对具有相似行为用户进行聚类的Web日志挖掘模型,并重点对其中的采样模块、预处理模块和挖掘模块给出了具体实现方法。最后将研究成果应用于某学院数字图书馆网站,实践证明取得了较明显效果,达到了预期收益,为同类研究提供了一种有益参考。 相似文献
10.
关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,它反映了一个事物与其他事物之间互相依赖的关系。提出了一种简易而有效的频繁模式挖掘算法作为基础,利用频繁模式树对大型原始事务数据库进行压缩存储,并且给出了具体实现算法。与传统的算法比较,避免了反复进行候选集的生成与测试,大大提高了算法效率。 相似文献