谷建军
- 作品数:6 被引量:32H指数:3
- 供职机构:山东师范大学更多>>
- 发文基金:山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种基于矩阵的关联规则挖掘新算法被引量:15
- 2006年
- 本文针对大型交易事务数据库数据间发现关联规则问题,提出了一个新的关联规则挖掘算法,BOM(BaseOn Matrix)算法。该算法不同于经典的 Apriori 算法,对于大型交易事务数据库,具有较 Apriori 算法更加优越的性能。
- 丁艳辉王洪国高明谷建军
- 关键词:矩阵关联规则
- 粗糙集理论在数据约简中的应用研究
- 数据挖掘面对的是大规模、超大规模的数据库或数据仓库,日益增长的海量数据,给数据挖掘提出了新的挑战.随着数据挖掘技术研究的深入与成熟,在挖掘过程中挖掘算法的效率提高越来越不明显,但是数据挖掘的预处理工作仍然没有明显的提高....
- 谷建军
- 关键词:粗糙集属性约简数据预处理区分矩阵
- 文献传递
- 基于数据分区的最近邻优先聚类算法被引量:7
- 2005年
- 聚类是数据挖掘领域的一个重要研究方向。最近邻优先吸收(NNAF)算法可以快速进行聚类并且能有效处理噪声点,但当数据密度和聚类间的距离不均匀时聚类质量较差。本文在分析NNAF算法不足的基础上,提出了一种基于数据分区的NNAF 算法-PNNAF 算法,较好地改善了聚类质量。
- 王鑫王洪国张建喜谷建军
- 关键词:数据挖掘聚类数据分区
- 一种基于矩阵的高效关联规则挖掘算法
- 挖掘大型事务数据库中数据间所有的关联规则,本文提出了一个新的算法BOM算法,并且与经典的挖掘关联规则算法Apriori算法做了对比.BOM算法具有良好的性能,它不需要多次扫描事务数据库;不需要在内存中存储大量的候选项集,...
- 丁艳辉王洪国高明谷建军
- 关键词:数据挖掘关联规则算法APRIORI算法
- 一种发现有价值的稀有数据关联规则的算法被引量:1
- 2005年
- 关联规则是数据挖掘研究领域的重要内容之一.在无向项集图的基础上,结合RSAA算法,提出了一种新的挖掘关联规则的算法,用以发现数据库中有价值的稀有数据.通过将该算法与RSAA算法的分析比较,证明了其在获得频繁项集的效率上具有更好的性能.
- 丁艳辉王洪国高明谷建军
- 关键词:数据挖掘关联规则
- 粗糙集理论及其在数据归约中的应用被引量:3
- 2006年
- 数据预处理在数据挖掘中占有重要地位,传统的数据归约方法都有其局限性。本文介绍了粗糙集的相关概念及数据预处理的一些知识,并利用区分矩阵求粗糙集中核的思想,提出了一种知识归约的方法,为进一步的数据挖掘做准备。
- 谷建军王洪国丁艳辉
- 关键词:数据挖掘粗糙集数据预处理归约