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搜索资源列表

  1. 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf

  2. 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf 基于索引数组的频繁项集挖掘算法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：220160
    • 提供者：oxwangfeng

  1. 频繁项集挖掘算法的CUDA实现

  2. 若干频繁项集挖掘算法的描述及实现思路（CPU、CPU+GPU），主要是Apriori算法（两种CUDA实现，借助bitmap/trie），另外还有对FP-growth算法实现的探讨和K-means聚类算法的简介。Apriori的加速效果最明显（100倍），FP-growth因其树型存储和索引方式不太适合GPU实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：ijuliet

  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. 基于MapReduce的频繁闭相集挖掘算法

  2. 繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式．当前以MapReduce模式为基础的云计算 平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路．文中提出并实现一种基于I-ladoop云计算平台的频 繁闭项集的并行挖掘算法．该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局 频繁闭项集四个步骤．在多个数据集上的实验表明，该方法能较大提高数据挖掘的效率，具有较好的加速比．

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-01-11
    • 文件大小：891904
    • 提供者：zhenzhenmomo

  1. 时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法

  2. 本文档重点说明了关于时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法，为数据挖掘专业开发人员提供相关帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-24
    • 文件大小：957440
    • 提供者：u013723236

  1. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  2. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法 论文 小型微型计算机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-10
    • 文件大小：584704
    • 提供者：eugeneyang

  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. 基于随机相遇的频繁项集挖掘方法

  2. 频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：362496
    • 提供者：weixin_38519387

  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. 基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法改进

  2. 挖掘频繁闭项集（CFI）在许多实际应用中起着重要的作用。传统的数据挖掘算法中常用FP增长算法和Apriori算法来挖掘频繁项集。然而，内存需求和计算成本成为CFI挖掘算法的瓶颈，尤其是在从大型数据集中挖掘频繁闭项集时，是一个重要和具有挑战性的问题。针对上述问题，提出一种基于云计算的MapReduce框架的并行AFOPT-close算法，使MapReduce可广泛地用于处理大型数据。此外，用于检查频繁项集是否为完全闭的有效并行算法也要求MapReduce平台进一步完善其性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：633856
    • 提供者：weixin_38529486

  1. 大数据并行增量频繁项目集挖掘

  2. 频繁项集挖掘（FIM）是许多领域采用的流行数据挖掘问题，例如零售行业的商品推荐，Web搜索中的日志分析以及查询推荐（或相关搜索）。 为了获得更好的性能，已经提出了大量的FIM算法，包括用于处理大数据量的并行算法。 此外，还提出了增量FIM算法来处理增量数据库。 但是，这些增量算法大多数都具有较低的并行度，从而在大型数据库上导致较低的效率。本文介绍了在MapReduce框架上实现的两种并行增量FIM算法，分别为IncMiningPFP和IncBuildingPFP。 IncMiningPFP保留原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38518638

  1. 改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法

  2. 改进的多数据流协同频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：467968
    • 提供者：weixin_38680340

  1. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  2. 基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：388096
    • 提供者：weixin_38682406

  1. 有约束的数据流上不确定的频繁项集挖掘算法

  2. 如今，现实生活中的许多新兴应用程序可能会产生大量不确定的数据流，而人们通常会对某些方面感兴趣。 为了挖掘不确定数据流上的约束频繁项集，本文提出了一种方法。 首先，根据约束的性质确定数据流交易中项目的顺序； 然后，按顺序将项目插入树中； 最后，从树中挖掘约束的频繁项集。 将现有算法与提出的算法进行比较，并分析了其性能。 结果表明，该方法是有效且高效的，当用户请求挖掘结果且不需要额外的内存时，该方法可以挖掘受限的频繁项集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：395264
    • 提供者：weixin_38674115

  1. 基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

  2. 基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：669696
    • 提供者：weixin_38607479

  1. 一种基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法

  2. 频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤.在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：308224
    • 提供者：weixin_38695751

  1. Mining-Frequent-Itemsets-Project：四种用于挖掘频繁项集的算法的可伸缩性研究-源码

  2. 频繁项目集项目 四种用于挖掘频繁项集的算法的可伸缩性研究 该项目的重点是比较用于查找频繁项集的四种算法的性能：A-Priori，PCY，Multistage和Mutlihash算法。 我实现了这些算法，每个算法都有自己的类，并通过将项目集划分为不同的块并针对以下支持阈值在每个块上运行每种算法来执行可伸缩性研究：1％，5％和10％。 然后将执行时间的结果放在折线图上进行比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42125192

  1. 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法

  2. 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38724106

  1. 基于改进倒排表和集合论的TOP-N最频繁项集挖掘算法

  2. 基于改进倒排表和集合论的TOP-N最频繁项集挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38631738
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