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摘要:
近年来空间colocation模式挖掘由传统数据扩展到了不确定数据、模糊数据领域,但在模糊数据层面上,只有少量关于对象模糊的研究,而对于模糊空间这一论域的研究还是空白。基于经典的colocation模式挖掘的理论,针对性地提出了面向模糊空间的colocation模式挖掘及相关定义,增加了模糊数据领域内研究的深度和广度,并根据模糊数学理论结合空间colocation挖掘的特点,在模糊距离隶属度函数未知的情况下建立了具有较好适用性的FS基本算法。该算法一改以往在经典数据集上需要验证”团实例”的复杂做法,大大提高了算法性能。在已知模糊距离隶属度函数时,给出一个同时适用于经典数据以及模糊数据的增加数据完整性的通用方法;引进模糊方位,给出完全有别于以往的FS补充算法,增加了数据的完整性,并能实现模糊数据空间向经典数据空间的转换。
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文献信息
篇名 模糊空间的colocation模式挖掘研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 模糊空间 colocation模式挖掘 数据完整性 团实例
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 数据库、数据挖掘、机器学习
研究方向 页码范围 108-115
页数 8页 分类号 TP311
字数 5396字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0158
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 王丽珍 云南大学信息学院计算机科学与工程系 110 1069 18.0 27.0
2 邹目权 云南大学信息学院计算机科学与工程系 4 5 1.0 2.0
3 姚华传 云南大学信息学院计算机科学与工程系 6 18 2.0 4.0
传播情况
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
模糊空间
colocation模式挖掘
数据完整性
团实例
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
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