基于规则优化

基于规则的数据集分类方法优化规则关联分类的创新应用

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

数据挖掘 0 2024-08-22

Oracle SQL 性能优化：基于规则优化器的使用条件

在 Oracle SQL 性能优化中，即使将 optimizer_mode 参数设置为 rule，也并非所有语句都会使用基于规则的优化器。满足以下任一条件时，Oracle 数据库将自动选择基于成本的优化器 (CBO)： 使用索引组织表 (IOT)。 Oracle 7.3 及更高版本中，表的并行度 (Parallel 选项) 设置大于 1。 使用除 rule 以外的任何提示。

Oracle 3 2024-05-31

Oracle语句优化规则

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。

Oracle 4 2024-05-13

Cobar规则优化指南

阿里巴巴公开了一份名为《Cobar规则 - Alibaba Open Sesame.pdf》的资源下载文件，帮助用户优化Cobar数据库的使用规则。该指南详细介绍了如何调整和优化Cobar数据库的规则以提高性能和效率。通过遵循这些优化建议，用户可以更好地管理和利用其数据库资源。

MySQL 3 2024-07-17

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

基于GDT和CL优化的矿山缺省规则挖掘方法

针对传统缺省规则知识挖掘算法的繁琐问题，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）的GDTCL缺省规则挖掘模型。该模型结合了GDT与CL的优势：通过GDT提取条件属性的子集，解决了粗集理论计算的NP问题，并以扩展概念格的形式展示了GDT泛化层次下的蕴含关系，限定了规则的强度和支持度。最终通过约简概念格算法实现缺省规则的高效挖掘。实验表明，本模型能够从不完整矿山信息系统中提取无重复、易存储且匹配性高的缺省规则，适合在矿山领域知识发现中的应用。

数据挖掘 0 2024-10-28

Oracle语句优化规则集锦

这篇文档详细介绍了53条优化Oracle语句的规则，有助于提升查询性能和系统效率。

Oracle 5 2024-05-13

基于关联规则的数据挖掘算法

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

数据挖掘 5 2024-05-13

基于联想规则的影像资料开采

探讨了多媒体数据挖掘的原型，通过建立包含媒体库、特征库和知识库的体系结构，全面展示影像数据的特征，从而有效解决了影像数据表示的问题。

数据挖掘 2 2024-07-25

防火墙规则优化：基于统计分析与冲突检测

提出了一种基于统计分析和规则冲突检测的防火墙规则优化方法。该方法通过分析规则的匹配概率，并结合规则间的冲突检测，实现了防火墙规则的精简和线性匹配优化。实验结果表明，该方法能够有效精简防火墙规则，平均规则匹配次数减少40%，显著提升防火墙性能。

统计分析 2 2024-06-04