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1.
一种基于前缀广义表的关联规则增量式更新算法   总被引:21,自引:1,他引:20  
杨明  孙志挥 《计算机学报》2003,26(10):1318-1325
关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要方面,关联规则的高效维护算法研究是当前研究的热点.传统更新算法与Apriori算法框架一致,要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集.为此,该文对FP-tree进行了改进,引入了前缀广义表——PG-List,并提出了基于PG-List的关联规则挖掘(MARBPGL)与增量式更新算法(IUABPGL).算法MARBPGL仅须扫描数据库两遍,算法IUABPGL在最坏的情况下仅须扫描原数据库一遍,扫描新增数据库两遍,且两个算法均无须生成候选项目集,避免了产生“知识的组合爆炸”,提高了挖掘和维护的效率.理论分析和实验结果表明该文提出的算法是有效可行的.  相似文献   
2.
对传统协作过滤方法在关键词推荐系统中的应用进行分析.在Apriori算法的基础上,提出一种面向主题的用户个性化搜索的关键词推荐算法.该算法基于Apriori算法,对用户的搜索历史关键词集合进行频繁集挖掘.实验证明,该算法可以根据用户输入的历史关键词推荐给用户满足其当前搜索兴趣倾向的新的关键词,使用户的查询更加精确化和个性化.  相似文献   
3.
快速挖掘全局频繁项目集   总被引:32,自引:1,他引:31  
分布式环境中,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集,且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高.为此,提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法——FMAGF.FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集,可有效地减小网络通信量,提高全局频繁项目集挖掘效率.理论分析和实验结果表明提出的算法是有效可行的.  相似文献   
4.
Apriori算法在政务本体构造中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
获取政务频繁词汇与词群是建立实用政务本体,实现政务信息资源深度开发利用的前提.提出了基于Apriori算法发现政务频繁词汇与词群的方法,并结合政务训练文档,做了相关实验.该方法首先利用典型政务文档,构造政务字典,并获取政务句子数据库.在此基础上,通过Apriori算法来发现句子数据库中的政务频繁项集和词群.  相似文献   
5.
针对数据挖掘技术在期货交易数据中的应用,通过关联规则分析期货价格和客户行为.首先预处理原始期货交易数据并提取符合挖掘目标的数据,再通过改进的Apriori算法挖掘预处理后的数据.根据用户给定的最小支持度和最小置信度对挖掘结果生成强关联规则,并以文本形式显示.根据简单的规则说明,用户可以很好地理解规则的含义.  相似文献   
6.
基于矩阵的Apriori算法改进   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
李超  余昭平 《计算机工程》2006,32(23):68-69
对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。  相似文献   
7.
基于关联规则的ICAI系统中矫正学习路径规划   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
刘燕  陆玉昌 《计算机工程》2006,32(23):196-198
教学系统的学习路径规划是其智能化的重要标志。该文针对学习结果中未达到学习目标要求的缺陷知识点,运用数据挖掘的情况Apriori算法,在大型知识库中发现并运用缺陷知识点之间的相关性,给出了矫正学习路径的智能规划算法,提高ICAI系统的因材施教 能力。  相似文献   
8.
在关联规则挖掘的实践中,人们往往只对一部分关联规则感兴趣。若将背景约束引入关联算法,不仅可以使挖掘结果更有意义,而且可以大大提高算法的速度。本文给出了一种将背景约束条件和多级关联规则相结合的高效算法。  相似文献   
9.
一种关联规则挖掘算法及其在医疗信息挖掘中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
系统对待挖掘数据进行清理、集成、选择、变换等预处理,构建了待挖掘数据库--病人病症数据库,采用关联分析方法进行基于总结规则的数据挖掘,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与该病症之间的关联关系,并对结果进行了分析.  相似文献   
10.
基于Apriori算法改进的关联规则提取算法   总被引:11,自引:2,他引:9  
通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化,从而得到一种改进的Apriori算法,与原算法相比运算效率大大提高。  相似文献   
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