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基于滑动窗口的进化数据流聚类
  • ISSN号：1000-9825
  • 期刊名称：《软件学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]广西师范大学计算机学院,广西桂林541004, [2]广西教育学院数学与计算机科学系,广西南宁530023, [3]悉尼科技大学信息技术学院,澳大利亚悉尼
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60496327,60463003）
作者： 常建龙[1], 曹锋[1], 周傲英[1]
关键词： 关联规则, 数据挖掘, 项完全加权, 完全加权关联规则, association rules, data mining, all-weighted item, all-weighted association rules
中文摘要：

提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法，给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略，候选项集数量和挖掘时间明显减少，提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性，和现有算法比较。挖掘效率确实得到改善和提高。

英文摘要：

A novel algorithm of item-all-weighted association rule mining between terms from the text database is proposed. A related theorem and its proof are given. The thrice pruning strategy is used in the algorithm, and the number of candidate itemsets and mining time are reduced substantially. The mining efficiency is improved. Experimental results also show effectiveness of the algorithm. Compared with the existing algorithms, the mining efficiency of our algorithm is really improved.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编：赵琛
  • 地址：北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：jos@iscas.ac.cn
  • 电话：010-62562563
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-9825
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:54609