高效混合压缩数据挖掘算法研究论文

Apriori算法研究论文

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

数据挖掘 2 2024-07-16

RAR 压缩算法研究

深入探讨 RAR 压缩算法的核心机制，分析其在数据压缩、文件加密等方面的应用特点，并与其他主流压缩算法进行比较，探讨其优缺点以及未来发展方向。

Access 3 2024-05-30

数据挖掘领域的大量研究论文

这篇文章的第二部分，共三部分，涵盖了大量关于数据挖掘的研究论文。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘论文研究基于FP-Tree的新型频繁项集挖掘算法

在数据挖掘领域，发现频繁项集是关键问题之一。提出了一种名为FP-SPMA的新型算法，基于FP-Tree结构，通过共享前缀和前瞻剪枝，显著提升了算法效率。相较于传统方法，该算法无需递归构造条件模式树，有效压缩了事务数据库。

数据挖掘 2 2024-07-17

基于优化数据集结构的高效用数据挖掘算法研究

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

数据挖掘 6 2024-05-23

研究论文基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法综述

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

数据挖掘 2 2024-07-16

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

多尺度关联规则挖掘的尺度上推算法研究论文

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

数据挖掘 0 2024-10-12