不确定性数据频繁项集挖掘算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Algorithms of Frequent Item Sets Mining for Uncertain Data
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    由于不确定性数据大量存在于传感器网络, 移动计算, 军事, 电信等应用领域, 传统的频繁项集挖掘算法难以适用到不确定性数据挖掘. 为了解决这个问题, 本文提出了一种快速有效的算法, 该算法基于可能世界模型, 只需要扫描一次数据库, 且没有建树的过程, 通过实验证明, 我们提出的算法比UF_Growth算法效率更高.

    Abstract:

    Uncertain data exists in many situations, such as sensor networks, mobile computing, military, telecommunications and other applications, which makes it difficult to apply traditional algorithms to mining frequent item sets. To deal with these situations, we propose an efficient algorithm based on possible world model with single scan of database. The algorithm works well without any tree construction. Experimental results show that the efficiency of our algorithm is better than UF_Growth.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张常品,刘广钟.不确定性数据频繁项集挖掘算法.计算机系统应用,2014,23(11):160-164

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2014-03-13
  • 最后修改日期:2014-04-14
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-11-20
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号