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面向装备作战仿真数据流的改进型频繁项集搜索方法研究
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作者 曹波伟 薛青 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期152-155,共4页
装备作战仿真数据流中的事务性数据属性之间存在着各种各样的关联,数据流关联规则分析的目的是找出这些隐藏的关联关系。针对装备作战仿真数据流关联规则分析时数据流的大数据量、变长度的特点,就关联规则获取过程中如何得到频繁项集这... 装备作战仿真数据流中的事务性数据属性之间存在着各种各样的关联,数据流关联规则分析的目的是找出这些隐藏的关联关系。针对装备作战仿真数据流关联规则分析时数据流的大数据量、变长度的特点,就关联规则获取过程中如何得到频繁项集这一问题进行了研究。为了在有限空间内快速地从装备作战仿真数据流事务数据中获取频繁项集,针对经典的频繁项集算法Lossy Counting空间占用过大的缺陷,提出了一种基于下三角矩阵的Lossy Counting数据流关联规则频繁项集搜索算法FIBM。该算法通过下三角项集存储结构代替trie树结构,能在较少的空间占用下扫描数据流一次,在线实时分析装备作战仿真数据流,具有较强的实用性。数值实验证明,进行频繁项集搜索时,FIBM算法比Lossy Couting算法的执行效率有了明显的改善。 展开更多
关键词 装备作战仿真数据流 关联规则 频繁项集搜索
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对Apriori算法的改进及其实现研究 被引量:1
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作者 郑继刚 《计算机与数字工程》 2010年第12期24-26,61,共4页
传统的关联规则挖掘Apriori算法时间开销大,针对Apriori算法的不足之处,基于关系代数理论,利用关系矩阵及相关运算给出了搜索频繁项集的基于关系代数理论的关联规则挖掘(ORAR)算法。利用关系矩阵只需扫描数据库一次,以降低算法运行时间... 传统的关联规则挖掘Apriori算法时间开销大,针对Apriori算法的不足之处,基于关系代数理论,利用关系矩阵及相关运算给出了搜索频繁项集的基于关系代数理论的关联规则挖掘(ORAR)算法。利用关系矩阵只需扫描数据库一次,以降低算法运行时间,挖掘频繁项集,最后通过仿真实验比较这两个算法的执行时间,讨论了数据样本量和最小支持度对算法性能的影响。通过大量的仿真实验证明改进的ORAR算法是高效的,减少了挖掘数据集中频繁项集的运行时间。 展开更多
关键词 APRIORI算法 改进 APRIORI Algorithm 搜索频繁项集 关联规则挖掘 算法运行时间 关系矩阵 仿真实验 代数理论 数据集中 最小支持度 执行时间 相关运算 算法性能 实验比较 时间开销 不足之处 样本量 数据库 证明
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