基于优化数据集结构的高效用数据挖掘算法研究

提高垂直模式类高效用模式挖掘算法的效率

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

数据挖掘 3 2024-07-16

高效混合压缩数据挖掘算法研究论文

针对基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法在频繁项集查找过程中，由于内存需求巨大，提出了一种新的混合压缩算法——HC-DM算法。实验证明，结合HC-DM算法和dEclat算法，并优化排序步骤，能显著降低内存使用量。

数据挖掘 2 2024-07-13

基于机器学习的数据挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。

数据挖掘 2 2024-07-20

基于 ICA 的异常数据挖掘算法研究

提出了基于影响函数的异常数据检测方法，该方法通过投影分析来分离观测数据中的异常成分，有效消除脉冲噪声。实验结果验证了该方法在异常数据检测方面的可靠性和有效性。

数据挖掘 3 2024-05-28

基于智能Agent技术的高效数据挖掘模型研究.pdf

传统的数据挖掘方法存在效率低和缺乏智能化等问题，难以满足当前网络环境下对大规模数据的挖掘需求。探讨了数据挖掘技术与智能Agent技术的结合优势，提出了基于智能Agent的创新数据挖掘模型，并详细阐述了其组织结构。该模型显著降低了问题复杂性，减少了人工参与，极大提升了数据挖掘的智能化和效率。

数据挖掘 3 2024-07-16

基于常用算法的计算机数据挖掘研究

本研究探讨了几种常见数据挖掘算法，并深入比较了它们的性能和适用场景。研究内容涵盖算法原理、实现方法以及在实际数据集上的应用。通过实验结果分析，揭示了不同算法在效率、准确率等方面的优劣，为数据挖掘技术的实际应用提供参考。

数据挖掘 5 2024-05-12

基于网络数据挖掘的研究

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

数据挖掘 0 2024-09-13

研究论文基于关系矩阵的关联规则挖掘算法优化

关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要研究方向，针对经典Apriori算法在频繁扫描事务数据库时效率低下的问题，在现有研究基础上提出了一种改进的基于关系矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和实验结果表明，该算法在效率和实用性上均有显著提升。

数据挖掘 2 2024-07-18

数据挖掘分类算法研究

数据挖掘分类算法的研究这篇论文全面阐述了数据挖掘中分类算法的研究进展。

数据挖掘 5 2024-04-30