基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用

基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用

ID:33165641

大小:1.96 MB

页数:54页

时间:2019-02-21

基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用_第1页
基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用_第2页
基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用_第3页
基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用_第4页
基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用_第5页
资源描述:

《基于位表的关联规则挖掘算法的研究与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、摘要随着社会的发展和科技的进步,社会计算、基因工程等领域的信息和数据呈指数级增长。为了从海量数据中获取有效的知识或规律,数据挖掘应运而生。作为一种重要的数据挖掘技术,关联规则算法可以挖掘因素间的关系影响,提供潜在的、有效的信息和规则。为从基因序列、在线社交网络、遥感影像等大规模数据中获取有效知识,研究者对候选频繁项集的生成和候选项集支持度的计算等影响关联规则算法效率的关键要素开展了深入研究,并发现候选项集支持度计算是提高效率的瓶颈。针对候选项集支持度计算中存在大量重复计算的问题,本文改进了基于二进制的关联规则算法,并将其应用于基于遥感影像的围填海检测,

2、主要工作包括:1、提出了一种基于二进制的关联规则算法NewBitTableFI。对基于位表的关联规则算法BitTableFI进行了改进,通过建立频繁项集垂直位表,避免了计算候选频繁项集支持度时大量的重复运算。通过与Apfiofi算法和BitTableFI算法的对比,验证了本文算法的有效性。2、将NewBitTableFI算法应用于基于遥感影像的围填海检测。首先,利用NewBitTable算法挖掘得到了海陆分离规则;然后,依据挖掘规则对遥感影像数据进行海陆分类。通过对2001年至:U20lO年期间的渤海区域围填海的检测,验证了围填海检测规则的有效性。关键

3、词:位表;关联规则;支持度计算;遥感影像AbstractAlongwithsocialdevelopmentandtheadvancementoftechnology,theamountofinformationanddatainsocialcomputing,geneticengineeringandotherfieldsisgrowingexponentially.Inordertoobtainvalidknowledgeorrulesfrommassivedata,dataminingeme唱ed.Asallimportantdatamining

4、technique,associationrulealgorithmCanminetherelationshipamongthefactorsandprovidepotentialandeffectiveinformationorrules.Inordertogaineffectiveknowledgefromgenesequences,onlinesocialnetworks,remotesencingimageandotherlarge—scaledata.Theresearchersconductedin-depthstudyonthecandi

5、datefrequentitemsetsgenerationandcandidateitemsetssupportcalculationandotherkeyelementswhichaffecttheefficiencyoftheassociationrulesalgorithm.AndfoundthatthecandidateitemsetsupportcalculationWasthebottlenecktoimproveefficiency.Forthecalculationofthecandidateitemsetssupport,thisp

6、aperimprovedthebinarybasedassociationrulesalgorithm,andappliedittothedetectionofthesea-fillingareabasedonremotesensorimage.Mymainworkincludes:1.ProposedthealgorithmNewBitTableFIofabinary-basedassociationrules.ItimprovedtheBitTableFIalgorithmwhichisallassociationrulealgorithmbase

7、donbittable,andavoidedtherepeatedcomputingforsupportdegreeofcandidatefrequentitemsetsthroughtheestablishmentoftheverticalfrequentitemsetsbittable.TheeffectivenessoftheproposedalgorithmWasverifiedbycomparisonwiththeApriorialgorithmandBitTableFIalgorithm.2.TheNewBitTableFIalgorith

8、mWasusedinthedetectionofthesea-fillingarea.Firs

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。