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摘要:
装备作战仿真数据流中的事务性数据属性之间存在着各种各样的关联,数据流关联规则分析的目的是找出这些隐藏的关联关系.针对装备作战仿真数据流关联规则分析时数据流的大数据量、变长度的特点,就关联规则获取过程中如何得到频繁项集这一问题进行了研究.为了在有限空间内快速地从装备作战仿真数据流事务数据中获取频繁项集,针对经典的频繁项集算法Lossy Counting空间占用过大的缺陷,提出了一种基于下三角矩阵的Lossy Counting数据流关联规则频繁项集搜索算法FIBM.该算法通过下三角项集存储结构代替trie树结构,能在较少的空间占用下扫描数据流一次,在线实时分析装备作战仿真数据流,具有较强的实用性.数值实验证明,进行频繁项集搜索时,FIBM算法比Lossy Couting算法的执行效率有了明显的改善.
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文献信息
篇名 面向装备作战仿真数据流的改进型频繁项集搜索方法研究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 装备作战仿真数据流 关联规则 频繁项集搜索
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 152-155
页数 4页 分类号 TP391
字数 4035字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.06.026
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 曹波伟 装甲兵工程学院仿真中心 6 1 1.0 1.0
2 薛青 装甲兵工程学院仿真中心 75 280 9.0 12.0
传播情况
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引文网络
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2003(1)
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2013(0)
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研究主题发展历程
节点文献
装备作战仿真数据流
关联规则
频繁项集搜索
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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59030
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