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摘要:
关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性.基于闭频繁项集有效压缩事务及FPL(Frequent Pattern List)简单数据结构等方面的优点,提出了一种关联分类器方法.设计了便于分类的FPL交形模式,引入了有效发现闭频繁项集的签名向量合取操作.将闭频繁项集挖掘方法应用于关联分类,提高了关联分类算法的分类效率及准确率.
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文献信息
篇名 基于频繁模式表的关联分类器构建算法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 关联分类 分类器 闭频繁项集 向量合取 频繁模式表
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 39-42
页数 分类号 TP18
字数 3768字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.06.010
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 李秦 兰州交通大学数理与软件工程学院 26 112 6.0 9.0
2 张馨东 兰州交通大学数理与软件工程学院 3 5 2.0 2.0
3 童甲佳 兰州交通大学数理与软件工程学院 2 3 1.0 1.0
4 李宇博 兰州交通大学数理与软件工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (8)
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
关联分类
分类器
闭频繁项集
向量合取
频繁模式表
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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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