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1.
Complete Mining of Frequent Patterns from Graphs: Mining Graph Data   总被引:14,自引:0,他引:14  
Basket Analysis, which is a standard method for data mining, derives frequent itemsets from database. However, its mining ability is limited to transaction data consisting of items. In reality, there are many applications where data are described in a more structural way, e.g. chemical compounds and Web browsing history. There are a few approaches that can discover characteristic patterns from graph-structured data in the field of machine learning. However, almost all of them are not suitable for such applications that require a complete search for all frequent subgraph patterns in the data. In this paper, we propose a novel principle and its algorithm that derive the characteristic patterns which frequently appear in graph-structured data. Our algorithm can derive all frequent induced subgraphs from both directed and undirected graph structured data having loops (including self-loops) with labeled or unlabeled nodes and links. Its performance is evaluated through the applications to Web browsing pattern analysis and chemical carcinogenesis analysis.  相似文献   
2.
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   
3.
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   
4.
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   
5.
一种挖掘带否定关联规则的算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Aptiori算法的效率上,而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法,并在这两种基本算法的基础上进行改进。提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数,对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。  相似文献   
6.
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   
7.
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   
8.
移动计算中基于Apriori算法的空间关联规则提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
在移动计算中存在大量和位置相关的空间数据,该文首先在确定的空间谓词、目标对象以及其他特定对象的基础上用Circle方法提取空间谓词值,然后将其按目标对象组织成事务数据库,最后用Apriori算法对该数据库进行关联规则的提取,得出用户在移动的过程中所需要的简单而实用的信息。  相似文献   
9.
遥感图像多维量化关联规则挖掘   总被引:13,自引:0,他引:13  
数据与数据库的爆炸式增长引发了一个十分突出的问题,就是如何高效、智能地将海量的数据转化为有用的信息和知识?近年来,数据挖掘技术的广泛研究正是基于这个目的。初步研究了卫星遥感数据的关联规则挖掘及其在土壤侵蚀和退耕还林上的应用。根据多雏空间数据的特点,将遥感数据的属性值划分为不同的块。同时为了充分利用现有的关联规则挖掘的算法,还将划分好的数据转变为事务数据库形式。最后,利用Apriori算法提取了土壤侵蚀强度与坡度、植被覆盖度以及坡耕地之间有意义的关联,为退耕还林还草决策提供有益的支持。  相似文献   
10.
基于双库协同机制的挖掘关联规则算法Maradbcm   总被引:10,自引:1,他引:9  
关联规则是数据挖掘中一种重要的模式,Aprori算法是挖掘关联规则的典型算法,而Apriori算法存在一定的缺点:数据库的全局搜索和产生大项集时使用支持度阈值会删除有意义的规则等。Maradbcm算法是在KDD内在机理研究 的基础上提出的一种新的挖掘关联规则算法,它可以克服Apriori算法的上述缺点,在简要地叙述了双库协同机制和Maradbcm算法后,将该算法应用于蘑菇数据库,结果显示该算法是有效的,它充分显示了内在机理研究对KDD主流发展的重要作用与影响,并为整个知识发现系统的研究提供了一条全新的路径。  相似文献   
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