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搜索资源列表

  1. 一种最大频繁项集快速更新算法.pdf

  2. 一种最大频繁项集快速更新算法.pdf 一种最大频繁项集快速更新算法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：62464
    • 提供者：oxwangfeng

  1. 基于fp树的全局最大频繁项集挖掘算法

  2. 数据挖掘频繁项集是数据挖掘中的重要内容 效率是关键

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：388096
    • 提供者：suosoujigao

  1. 基于fp_Tree的最大频繁项集挖掘及更新算法

  2. 挖掘频繁项集是多种数据挖掘中的关键问题，该算法不会产生候选项目集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：448512
    • 提供者：suosoujigao

  1. fpmax算法的论文

  2. 描述fpmax最大频繁项集挖掘的权威论文，可以看一下实现方法，全英文

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-09-18
    • 文件大小：333824
    • 提供者：answerjiang

  1. fpmming频繁项集挖掘 最大频繁项集挖掘

  2. 频繁项集挖掘 最大频繁项集挖掘 fp-growth fpmax 自己实现的源码还有测试用例

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：65536
    • 提供者：answerjiang

  1. 关联规则算法

  2. 关联规则apriori算法的实现，界面显示，原始数据集，最大频繁项集和产生最后的关联规则

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-04-20
    • 文件大小：9216
    • 提供者：ytmthgh

  1. fpmax*源代码 c语言实现

  2. 最大频繁项集挖掘算法fpmax*,也包含闭项集和频繁项集挖掘的代码

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-01-18
    • 文件大小：21504
    • 提供者：wu19641113

  1. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集

  2. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集，里面包括测试数据以及apriori.cpp、 apriori.h 、apriori_test.cpp三个文件。具体的相见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/49562315

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-11-01
    • 文件大小：5120
    • 提供者：freeape

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：225280
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 本文通过对Apriori算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高Apriori算法的效率。

  2. 本文通过对Apriori算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高Apriori算法的效率。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2017-03-17
    • 文件大小：217088
    • 提供者：miagaga

  1. 基于最大频繁项集Kmeans的文本聚类算法研究及应用

  2. 通过建立的文档数据集，极性最大频繁项集的研究，将包含相同最大频繁项集的文档聚集在一起，形成初始类簇，作为KMeans算法的初始类簇中心。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：sd1230556

  1. A-Priori算法实时大数据实验报告广工（Map Reduce）（附源码）

  2. 实验内容：给定某超市购物篮数据库文件basketdata.xls，里面有18项商品的747条购买记录。取支持度阈值s =185，用A-Priori算法在Map-Reduce框架下提取其中的最大频繁项集Lk。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-01-10
    • 文件大小：254976
    • 提供者：baidu_39502694

  1. 研究论文-基于图的四叉链表存储结构的最大频繁项集挖掘算法.pdf

  2. 虽然已有的最大频繁项集挖掘算法在结构和技术上已经做了很多改进，但还是存在挖掘速度慢、效率低的缺点，在此提出了图的四叉链表存储结构和基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法，该结构具有一次生成多次使用，不必耗用额外的存储空间等特点，基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法充分利用了该存储结构的特点以及频繁扩展集的性质，有效地减少了冗余候选集的生成，降低了串的冗余存储，将串集合间的比较转化为整型数组的比较，从而使得它比已有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘效率上有了明显的提高，最后通过实验证明了该算法较其他已有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 基于AFOPT-tree的最大频繁项集挖掘

  2. 1993年AGRAWAL R等人提出了一个重要的反映大规模数据中项目集之间有趣的关联或相关联系的研究课题[1]，找出属性间有价值的关系，即关联规则的研究。频繁项集的挖掘是获取关联规则不可或缺的步骤。但挖掘频繁项集时需要考虑太多的候选项集。最大频繁项集中已经隐含了所有的频繁项集，并且在许多数据挖掘应用中也只需要挖掘最大频繁项集，而不是获取所有的频繁项集，因此对最大频繁项集的挖掘具有重大的现实意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：154624
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 基于AFOPT-tree的最大频繁项集挖掘

  2. 在最大频繁项集的挖掘过程中，尤其在数据规模庞大并且最小支持度较小的情况下，超集检测成为算法运行的主要时间消耗，提出最大频繁项集算法A-MFI，其通过优化基于投影的超集检测机制有效地减少了超集检测的时间。另外，将事务数据库数据映射至一种压缩的AFOPT-tree结构，该结构结合自顶向下的遍历策略，具有更小的时间开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：300032
    • 提供者：weixin_38682953

  1. 分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法

  2. 随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：452608
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 结合时序和语义的中文微博话题检测与跟踪方法

  2. 摘 要：微博文本具有短小快捷、主题多变等特点，社交话题检测与跟踪研究面临新的挑战。结合微博的话题时序性和短文本语义相似度等特点，提出了基于微博聚类的话题检测与跟踪系统方法。首先，通过定义微博文本的时序频繁词集，给出面向热点话题的特征词选择方法；然后，根据时序频繁特征词集，利用最大频繁项集获得微博初始聚类；针对初始簇间存在文本重叠情况，提出基于短文本扩展语义隶属度的簇间重叠消减算法，获得完全分离的初始簇；最后，根据簇语义相似度矩阵，给出凝聚式话题聚类方法。通过新浪微博完成实验测试，表明所提方法可用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38657465

  1. MAXFP-M iner: 利用FP- tree 快速挖掘最大频繁项集

  2. 为提高频繁项集的挖掘效率, 提出了最大频繁项集树的概念和基于FP2t ree 的最大频繁项集挖掘算法 MAXFP2M iner. 首先建立了FP2t ree, 在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP2t ree,MAXFP2t ree 中包含了所有最 大频繁项集, 缩小了搜索空间, 提高了算法的效率. 算法分析和实验表明, 该算法特别适合于挖掘稠密型及具有长频 繁项集的数据集.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38546817

  1. 用有序FP-tree挖掘最大频繁项集

  2. 提出了完全前缀路径和有序FP-tree的概念,给出根据数据项所在的层建立有序FP-tree的方法,利用有序FP-tree表示数据.提出用有序FP-tree中的完全前缀路径进行最大频繁项集挖掘的算法--MFIM算法,该算法利用有序FP-tree 中的完全前缀路径对挖掘算法进行优化.实验结果表明,该算法对于浓密数据集中挖掘长模式具有较好的性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：622592
    • 提供者：weixin_38565631

  1. 快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集

  2. 提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法(FMMFI). FMMFI 算法首先设置了中心节点, 并以 各个节点构建局部FP-tree, 采用挖掘最大频繁项目集算法(DMFIA) 快速挖掘局部最大频繁项集; 然后与中心节点交 互以实现数据汇总; 最终获得全局最大频繁项集. FMMFI 算法采用自上而下的剪枝策略, 能大幅减少候选项集, 降低 通信量. 理论分析和实验结果表明, FMMFI 算法是有效的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38674124
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