优化不确定数据集频繁模式挖掘的近似算法

探索不确定数据挖掘技术

数据挖掘的一个分支是处理不确定和概率数据的建模、查询和挖掘。

数据挖掘 2 2024-07-29

近似算法实验3：高级算法设计

学习目标： 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能，分析优缺点 实验内容： 集合覆盖问题Python求解

算法与数据结构 4 2024-04-30

频繁模式挖掘算法：观测研究

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

数据挖掘 5 2024-05-25

并行频繁项集挖掘算法的优化研究

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些挑战，提出了一种名为多次传送重新分配数据的并行算法（MRPD）。在MRPD算法中，第l步将数据库重新划分成多个组，并根据各节点的需求多次传送这些组。各节点在异步地计算完整组后，可以得到所有频繁项集。理论分析和实验结果均表明，MRPD算法在优化并行频繁项集挖掘中具有显著效果。

数据挖掘 2 2024-07-16

基于加权不确定图数据的高效紧密子图挖掘算法

研究不确定图数据中的紧密子图挖掘问题，利用加权不确定图模型，以子图期望密度和顶点期望度数度量紧密程度。算法基于贪心迭代，优化执行过程，保证结果达到2近似比，并且确保高效率和正确性。研究还证明了带顶点限制的紧密子图挖掘问题的NP难度，该算法相比其他方法更快速高效。

数据挖掘 3 2024-07-21

金融时序数据频繁模式挖掘算法研究

金融时序数据蕴含着丰富的市场信息，有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而，金融时序数据具有高噪声、高维度的特点，传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。 针对上述问题，重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先，对金融时序数据进行预处理，降低噪声干扰并提取关键特征；其次，设计高效的频繁模式挖掘算法，降低算法时间复杂度，提高挖掘效率；最后，通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。 的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持，推动金融风险防控和智能决策的发展。

数据挖掘 1 2024-06-11

不确定性空间数据挖掘算法模型的应用

不确定性空间数据挖掘算法模型在实际应用中展现出其独特的价值和效果。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘技术一种高效的最大频繁模式挖掘算法

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

数据挖掘 2 2024-07-20

MFWSR数据流上的频繁闭项集挖掘算法

MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法，陶克，王意洁，数据流上频繁项集挖掘是数据挖掘有效手段之一，是相联规则挖掘的重要基础。频繁闭项集挖掘的结果更简洁而又能保留所有频繁项集的结果。

数据挖掘 0 2024-08-08