基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法.该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数.通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则.该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值.
推荐文章
一种基于粒子群优化的关联规则挖掘方法
关联规则挖掘
粒子群优化算法
支持度
置信度
最优规则
基于事务压缩的关联规则挖掘算法改进
关联规则
数据挖掘
Apriori算法
基于矩阵的关联规则挖掘算法研究与改进
关联规则
布尔矩阵
频繁项集
算法效率
关联规则挖掘 Apriori 算法的研究与改进
数据挖掘
关联规则
Apriori
辅助表
交集策略
频繁项集
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 利用改进粒子群算法的关联规则挖掘
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 空间关联规则 粒子群 负反馈 频繁项集 适应度
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 168-172,139
页数 6页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.02.034
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 李宏伟 信息工程大学地理空间信息学院 68 370 10.0 14.0
2 孟超越 信息工程大学地理空间信息学院 4 11 3.0 3.0
3 许栋浩 信息工程大学地理空间信息学院 6 34 3.0 5.0
4 张铁映 信息工程大学地理空间信息学院 4 13 3.0 3.0
5 樊超 信息工程大学地理空间信息学院 8 34 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
共引文献  (4)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (14)
二级引证文献  (0)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
空间关联规则
粒子群
负反馈
频繁项集
适应度
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
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
论文1v1指导