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摘要:
随着各种形式的数据的迅速增长,业务数据中的时态信息挖掘问题受到人们普遍关注.该文提出了一种带有效时间区间的时态关联规则,给出了一种基于FP-树的挖掘方法.该方法利用分区挖掘的思想,以分区为单位表示项集的有效时间区间,并为每个分区构建FP-树,大大简化了对某个项集在其有效时间区间中的出现次数的计算,从而更有效地计算时态置信度.最后用一个例子对该方法的执行过程进行了阐述.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于FP-树的时态关联规则的分区挖掘方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 时态数据挖掘 关联规则 频繁模式树
年,卷(期) 2006,(17) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 132-134
页数 3页 分类号 TP311
字数 3028字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.17.046
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汤庸 中山大学计算机科学系 95 1243 20.0 30.0
2 潘炎 中山大学计算机科学系 12 110 6.0 10.0
3 马慧 中山大学计算机科学系 7 12 2.0 3.0
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引文网络
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
时态数据挖掘
关联规则
频繁模式树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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