数据挖掘领域的大量研究论文

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

IT领域的数据挖掘技术详解

数据挖掘是IT领域的一项核心技术，涉及从大量数据中发现有价值信息和知识的过程。在数字化时代，数据挖掘的重要性日益突显，帮助企业和组织从海量数据中提取出潜在模式、趋势和关联，为决策提供有力支持。数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则学习和异常检测等多种技术，适用于预测、数据分组和关联分析等不同场景。数据挖掘的流程包括业务理解、数据准备、建模、评估和部署阶段，每个阶段都关键于确保最终模型的有效性和适用性。在IT新技术数据挖掘深入研究中，涵盖数据预处理、经典算法介绍、数据可视化、机器学习框架和实际应用案例等关键内容。

数据挖掘 0 2024-08-09

开源项目数据挖掘框架分析论文研究

近年来，开源项目在计算机工程领域备受关注，越来越多的公司和个人开发者加入到贡献开源项目的行列。深入分析了基于数据挖掘的开源项目成熟度分析工具，探讨其在技术创新和社区贡献方面的重要作用。

数据挖掘 0 2024-08-21

数据挖掘领域的经典算法概述

数据挖掘领域中，有几种经典算法被广泛应用，它们在处理大数据和信息提取方面表现突出。

数据挖掘 3 2024-07-13

数据挖掘领域的顶尖算法精选

国际权威的学术组织——IEEE国际数据挖掘会议（ICDM）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means、支持向量机（SVM）、Apriori、期望最大化（EM）、PageRank、AdaBoost、k最近邻（kNN）、朴素贝叶斯和分类与回归树（CART）。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘领域的经典算法排行

数据挖掘领域内具有深远影响的经典算法

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘的应用及其广泛领域

数据挖掘是指从大量复杂数据中提取潜在信息的过程，例如顾客分类、聚类分析、欺诈检测和潜在顾客识别等。在当前，数据挖掘已经被广泛应用于各个领域。

数据挖掘 0 2024-08-08

数据挖掘领域的经典算法综述

详细介绍了数据挖掘领域的十大经典算法，包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost等。这些算法被广泛应用于数据探索与知识发现，每个算法的概念、特点和应用均有详细阐述。

数据挖掘 0 2024-09-14

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