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考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法
被引量:
2
1
作者
刘竹松
陈洁
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第3期308-311,共4页
针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然...
针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率.
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关键词
高维大数据
数据挖掘
模糊逻辑
不确定频繁模式树
区域连接演算
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职称材料
题名
考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法
被引量:
2
1
作者
刘竹松
陈洁
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第3期308-311,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572144)
广东省科技计划项目(2013B090200006)
广东省现代信息服务业发展专项基金资助项目(GDEID2011IS022)
文摘
针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率.
关键词
高维大数据
数据挖掘
模糊逻辑
不确定频繁模式树
区域连接演算
Keywords
high dimensional data
data mining
fuzzy logic
uncertain frequent pattern tree
region connection calculus
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法
刘竹松
陈洁
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016
2
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