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提出了一种基于Hadoop架构和MapReduce编程模型实现的面向大数据的FP-Growth频繁项集挖掘的改进算法。首先将事务数据库按每个频繁......
随着能源利用技术的发展,为提升能源供应环节效率、降低用户用能行为的不确定性,综合能源系统受到越来越多的关注。此外,传感器及......
协同过滤技术存在数据稀疏性和可扩展性问题,容易导致推荐准确度和推荐效率低下,严重限制推荐技术发展。针对上述问题,本文采用频......
近年来,国家对高校教育的重视程度不断增大,高校扩张也在持续增加,大学生的人数也越来越多,从而产生了许多问题和挑战。其中大学生......
传统的网络安全技术如加密、防火墙、认证等只是一种静态的网络安全技术,不能适应当前动态变化的网络环境,于是作为一种动态网络安......
作为数据挖掘领域的主要研究对象,关联规则挖掘能够发现关系数据集中数据项之间有趣的关联信息,而关联规则挖掘工作的主要开销是来......
随着移动互联网的迅猛发展,数据信息呈爆炸式的增长,致使传统单机、串行的数据挖掘算法已经无法满足海量数据对计算和存储资源的需......
近年来,大数据、云计算、‘互联网+’、人工智能等技术的发展,加速了传统医疗行业信息化水平的提升。大量的、多元化的医疗健康类......
近年来,高校毕业生总体人数持续保持增长态势,高校方面如何帮助毕业生应对当前日益严峻的就业形势,成为了当下高校就业服务部门关......
随着社会信息化的深入,大量数据产生并积累,数据越来越呈现出数量巨大、结构复杂、类型众多、富有价值等特点。在数据中发现有用的......
在进行信息检索时,如何能够快速、精确地查找到符合用户查询目的的信息并反馈给用户,是目前的研究热点之一。当前所使用的检索系统......
频繁项集挖掘是近些年来数据库领域和数据挖掘领域一个被广泛研究的课题,频繁项集挖掘中存在一个显著的问题:如果原始数据集中包含......
为研究酒醉驾交通事故存在的内部联系,分析交通事故的特征,从某省交通管理部门提取近三年酒醉驾事故数据计1.3万起,分别从时间、空......
将Fp-growth关联规则挖掘算法应用到学生评教系统中，对评教数据进行关联分析，得到对提高教学质量有用的信息，为教学管理和决策提供依......
摘要： 针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题，提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集......
关联规则挖掘是数据挖掘研究方向最热门的课题之一,是针对购物篮分析的问题提出来的,目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联......
在信息技术日益发展的当下,在各式各样的网络平台上每天都有大量的数据产生.面对如此庞大体量的数据,采用相应的算法对数据进行深......
数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比......
随着高速铁路信息化与智能化的发展,移动应用不断涌现,基于服务组合的移动应用开发技术已成为高铁信息服务研究的热点之一。目前,......
文章简要介绍了关联规则挖掘技术,通过对经典算法FP-Growth在某鞋业ERP系统中的应用分析,发现了FP-Growth算法挖掘的部分数据无用......
