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摘要:
在图像关联规则挖掘的某些领域,要求提取出具有较高置信度的关联规则,同时对支持度的要求相时较低.提出了一种在兼顾支持度的情况下挖掘出高置信度的图像关联规则的方法.为了便于有效地提取图像关联规则,使用了名为bSQ(bit Sequential)的一种栅格数据格式.而后采取"逐层搜索"的方法,建立规则树,避免了传统方法在处理低支持度时产生的大量频繁项集.最后通过多图像关联规则提取优先级和图像数据立方体等技术在多幅图像中提取基于象素级的关联规则.通过实验证明,该方法能有效地提取图像数据高置信度关联规则,方法具有可行性.
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内容分析
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文献信息
篇名 图像数据高置信度关联规则的提取方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 高置信度 规则树
年,卷(期) 2009,(31) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TP391
字数 3957字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.31.001
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
高置信度
规则树
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
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