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[期刊] 特区经济  [作者] 李晓龙  冯俊文  
数据挖掘领域中,关联规则挖掘是研究的核心内容,其能够在大量数据中发现某种潜在的规律,从而辅助决策者实现决策。但是,频繁项集挖掘属于关联规则挖掘中最消耗时间的部分,挖掘速度对关联规则挖掘造成了影响,并且也对数据挖掘的效率造成了影响。另外,多核硬件技术在不断发展的过程中,多核处理器也在不断的普及,以此有效促进了多和并行软件技术的发展。所以,设计关联规则频繁项集挖掘算法具有重要的意义。本文深入研究了数据挖掘技术的算法,并且使用Prolog语言进行了实现,试图使用逻辑推理方法对数据挖掘过程中的问题进行有效解决。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张启徽  
针对关联规则挖掘中Apriori算法在生成频繁项集时的不足,文章在对原始数据集预处理的基础上,提出了进一步修剪频繁项集修剪优化策略,减少了频繁项集的数目,提高了连接速度;另外通过增加项数统计字段和对不再使用的子项在数据库中标记或删除等方法使数据库数据规模不断减少,从而缩小搜索范围,提高扫描速度。
[期刊] 物流技术  [作者] 黄金晶  叶施仁  何福男  
将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 朱付保  白庆春  汤萌萌  朱颢东  
针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.
[期刊] 统计与决策  [作者] 敖孟飞  石鸿雁  
文章针对频繁项集挖掘中传统串行Eclat算法面对海量数据时挖掘效率不高的问题,提出一种海量数据下的并行频繁项集挖掘算法,即I-SPEclat算法。首先,对Eclat算法存在的缺陷进行改进,引入图的邻接矩阵作为数据的存储结构,避免了大量的交集运算;其次,利用先验性质对候选项集进行预剪枝和后剪枝,减少无用候选项集的数量,节约存储空间;再次,根据项集的前缀对数据进行划分,平衡每个计算节点的工作负载;最后,将改进的Eclat算法在Spark分布式计算框架上实现并行化。实验结果表明,I-SPEclat算法较已有的改进Eclat算法在时间消耗和内存消耗方面均有减少,且面对不同规模的数据集也有着良好的扩展性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈亮  张志强  尚玮姣  
本文以专利中的技术术语作为事务、以术语中的词汇作为项,通过闭频繁项集挖掘方法,对专利文献中的技术术语的结构变化情况进行时序分析,以从新的角度来研究技术演化趋势,之后以硬盘驱动器磁头技术为例进行实证分析,实证结果表明,该方法能够对技术演化过程中所产生的技术变化进行有效识别。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 李勇男  
[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样本集进行常规数据预处理和合并同类项,统计频繁1-序列,然后不断迭代生成候选i-序列和筛选频繁i-序列的过程,直到达到终止条件为止,最后选取满足最小长度阈值的反恐情报序列。[结果/结论]该方法通过总结各种暴恐活动中较为频繁的时序关系,可以在反恐预警系统中设定触发警报的条件,预测部分恐怖袭击并提前处置。[局限]该方法只能发现这类有时序关系的信息,在实际反恐情报分析中,需要与其他方法整合才能覆盖更多的情报。
[期刊] 统计研究  [作者] 戴稳胜,匡宏波,谢邦昌  
The paper describes the classification of relationship rule and its effects judging standards and the realization procedure through computers.The paper fully introduces to the relevant knowledge about relationship rule.
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 黄名选  严小卫  张师超  
完全加权关联规则挖掘在信息检索查询扩展领域中有着很高的应用价值。在深入研究现有算法的基础上,提出基于两次剪枝的完全加权关联规则的挖掘算法,给出与其相关的定理,进行相应的实验。该算法采用两次剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到提高。实验结果表明了该算法的有效性,与现有算法比较,挖掘效率确实得到改善。
[期刊] 中国卫生经济  [作者] 陈梅  刘忠  陈国英  周娟  
目的分析医院病人医疗费用构成,探讨医疗费用项目结构的合理性,挖掘超标医疗费用超标的原因,使医院管理者有针对性的控制医疗费用。方法以各疾病诊断相关组医疗费用的3/4分位数作为该组超标费用阈值,区分标内费用和超标费用;利用数据挖掘中的关联规则挖掘方法中的Apriori算法挖掘与超标费用有强关联的条件属性。结果在呼吸系统疾病中,1/4的超标医疗费用患者消耗掉了超过40%的医疗资源。关联规则模型共挖掘出4条有意义的关联规则,监测到发生费用超标的病例占超标费用人数的10.7%。4条规则中具有此条件使得超标发生的可能性依次是原来的2.47、2.36、2.30和2.29倍。结论:医院质量控制部门对医疗费用管理时可以参考关联规则挖掘出的强关联规则,对入院病人中满足规则的应给予重点关注,在满足病人医疗需求的前提下尽量避免超出标准费用的情况发生,加强医疗费用支出的事前预防。
[期刊] 审计研究  [作者] 李培培  
党的二十大报告提出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。数字技术已成为当今经济社会发展不可缺少的重要力量。近年来,审计机关高度重视数据分析工作,通过数据分析发现问题在审计工作中发挥了重要作用。随着数据获取范围拓展及数据间关系日趋复杂,迫切需要加强对数据间隐含关系的挖掘。关联规则挖掘算法主要实现数据关联关系分析,本文基于对具有代表性的Apriori和FP-Growth算法的研究,给出了关联规则挖掘算法在揭示组团刷卡骗取医保问题和违规刷课骗取培训补贴问题中的审计应用,对算法在审计应用中的注意事项及存在不足进行了总结,并提出了拓展算法审计应用场景、加强与其他技术结合应用等建议。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 肖强  钱晓东  
针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈亮  张静  杨冠灿  雷孝平  
[目的 /意义]将闭频繁项集挖掘技术应用于专利文本,进而分析技术的演化发展趋势,从微观层次描绘既定领域中主要的技术发展脉络。[方法 /过程]在进行闭频繁项集挖掘过程中,以专利文本的术语为事务、术语中的单词作为项,继而使用闭频繁项集之间的关联规则建立起术语层次网络,最后以术语层次网络为依托创建技术路线图。[结果 /结论]实证结果表明,该方法应用于硬盘驱动器磁头领域,能够刻画出不同术语的融合、派生过程,从而描绘出更加符合技术演化真实情况的技术路线图。
[期刊] 统计研究  [作者] 朱建平,谢邦昌  
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
[期刊] 地理科学进展  [作者] 张雪伍  苏奋振  石忆邵  张丹丹  
随着空间数据获取技术的进步,空间数据量日益增大,已超出人们的分析能力。传统的空间数据分析方法只能进行简单的数据分析,无法满足人们获取知识的需要。空间关联规则是空间数据挖掘一个基本的任务,是从具有海量、多维、多尺度、不确定性边界等特性的空间数据中进行知识发现的重要方法。本文从基本概念、分类、挖掘过程、挖掘方法、目前研究成果等方面对其进行综述,重点阐述了空间关联规则挖掘效率的改进策略、基于不确定空间信息的挖掘方法、挖掘过程及结果的可视化、弱空间关联规则的挖掘方法等。通过对现有空间关联规则研究成果和存在问题的深入剖析,指出了其未来主要的发展方向。
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