检索结果-内蒙古大学图书馆

东北师大学报（自然科学版） 2021年第2期53卷 67-72页

作者：王大勇李丽张蕾孙时光辽宁大学创新创业学院辽宁沈阳110036 东北师范大学物理学院吉林长春130024

对fp-tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用fp-tree算法进行处理... 详细信息

对fp-tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用fp-tree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在fp-tree算法应用过程中设定相关参数的不同阈值,并反复实验调整最小支持度阈值和最小置信度阈值以满足医学标准.所获得的关联关系可以在患某种慢性病的早期就敦促大学生改掉不良嗜好、养成良好的生活习惯,降低严重慢性疾病发生的概率.

关键词： fp-tree算法关联规则数据挖掘事务数据库慢性病

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fp-tree算法在自适应学习系统学习者特征模型建立中的应用研究

FP-Tree算法在自适应学习系统学习者特征模型建立中的应用研究

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作者：蒲聪东北师范大学

学位级别：硕士

在自适应学习系统中,由于学习者的学习特征众多,数据库系统是一个庞大的数据资源,每天都会有大量的记录存储到数据库中,其中可能会包含一些重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。另外当前教育学专家对影响学生学习的特征的说法不... 详细信息

在自适应学习系统中,由于学习者的学习特征众多,数据库系统是一个庞大的数据资源,每天都会有大量的记录存储到数据库中,其中可能会包含一些重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。另外当前教育学专家对影响学生学习的特征的说法不一,造成教育学领域对学习者特征的评判没有统一的标准。因此,需要对大量的学习者的学习日志进行统计分析,找出对学习者影响最大、最具诊断意义的学习特征。本文以自适应学习系统为背景,利用人工数据合成工具生成实验数据,研究出一个适合于自适应学习系统的关联挖掘算法,并将此挖掘算法应用于自适应系统中,逐步纠正自适应学习系统中学习者特征模型,使学习者更好地利用系统进行学习。根据自适应学习系统学习者特征的特点,本文对fp-tree算法进行了改进。首先从算法自身进行改进,针对频繁项集过多的问题,提出在fp-growth的基础上进行改进的关键项抽取算法KEfp-growth,忽略了在分析时不关心的频繁项集。接着从数据源方面进行了改进,针对数据源过大导致挖掘效率低下甚至无法在内存中加载fp-tree的问题,本文提出数据投影算法,就是采用分而治之的思想,对数据库频繁1-项集分割成各个频繁1-项集的数据库子集,然后分别对数据库子集进行挖掘,再将其合并。最后将KEfp-growth算法和投影算法相结合,这样既可以消除无意义的频繁项的挖掘,又可以在大数据量时候又能对数据进行划分。本文还通过实验比较了三种改进算法以及原fp-tree算法的性能,实验表明采用KEfp-growth算法和数据库投影算法相结合的算法最适合于自适应学习系统的学习者特征的挖掘。本文基于改进的fp-tree的算法成功地完成了自适应学习学习者特征建立挖掘的相关性研究,也为自适应学习系统的知识发现提供了进一步的研究思路。

关键词：自适应学习数据挖掘学习特征关联规则 fp-tree算法

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改进的fp-tree算法在动车组故障诊断中的应用研究

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交通运输系统工程与信息 2013年第6期13卷 105-111页

作者：钟雁马海漫张春赵怀昕北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 天津铁路职业技术学院天津300240

从利用动车组海量运维数据获取故障诊断知识的角度出发,通过对数据挖掘中关联规则——fp-tree算法的研究,结合动车组故障诊断和提高动车组运营安全的要求,在生成树和搜索频繁项两个阶段对fp-tree算法进行改进,提出了一种改进算法——整... 详细信息

从利用动车组海量运维数据获取故障诊断知识的角度出发,通过对数据挖掘中关联规则——fp-tree算法的研究,结合动车组故障诊断和提高动车组运营安全的要求,在生成树和搜索频繁项两个阶段对fp-tree算法进行改进,提出了一种改进算法——整枝fp-tree算法.改进算法在生成树阶段将故障信息置于顶层,在搜索频繁项阶段将所有的搜索都搜索到树的顶层.最后,将整枝fp-tree算法应用到动车组故障信息和状态信息的关联规则的抽取中,通过对改进算法的具体分析以及实际测试,表明该算法输出结果满足要求,并且对故障诊断知识获取的时间消耗和空间消耗有较大的降低.

关键词：智能交通故障诊断 fp-tree算法动车组关联规则

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fp-tree算法在饰品设计中的应用

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2014年第4期16卷 162-164页

作者：黄玮闽江学院软件学院福州350011

饰品设计具有很强的主观性,一款饰品设计的成功很大程度上取决于设计师对市场与工艺的把握。为了让设计师们更好的了解市场与工艺,提出利用fp-tree挖掘的方法对销售数据与生产数据进行挖掘,从而找到隐藏于数据中的设计规律以供设计师参... 详细信息

饰品设计具有很强的主观性,一款饰品设计的成功很大程度上取决于设计师对市场与工艺的把握。为了让设计师们更好的了解市场与工艺,提出利用fp-tree挖掘的方法对销售数据与生产数据进行挖掘,从而找到隐藏于数据中的设计规律以供设计师参考,从而提高企业新产品与市场的贴近程度,减少开发的成本。

关键词：饰品数据挖掘 fp-tree算法预处理

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基于fp-tree算法的评价指标关联信息挖掘和指标重要程度确定

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系统工程 2019年第3期37卷 141-150页

作者：杨海霞李晨宇章玲卜玉华无锡职业技术学院机械技术学院江苏无锡214121 南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016

评价问题的指标间可能相互独立,也可能存在关联(冗余或互补)。如何识别关联并依据关联确定指标(集)重要程度是解决复杂评价问题的关键。目前,专家意见是确定指标间关联和指标(集)重要程度主要依据。指标数量会影响专家意见收集难度。本... 详细信息

评价问题的指标间可能相互独立,也可能存在关联(冗余或互补)。如何识别关联并依据关联确定指标(集)重要程度是解决复杂评价问题的关键。目前,专家意见是确定指标间关联和指标(集)重要程度主要依据。指标数量会影响专家意见收集难度。本文提出基于fp-tree算法挖掘指标间关联信息,并结合Marishal熵构建优化模型确定指标(集)重要程度。这为解决复杂评价问题提供了新思路。文章最后还将这一方法应用到江苏省城市低碳发展水平评价指标分析中。

关键词：评价指标指标关联 fp-tree算法数据挖掘低碳城市

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基于fp-tree算法频繁模式挖掘的选课系统设计与实现

基于FP-Tree算法频繁模式挖掘的选课系统设计与实现

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作者：房琳山东大学

学位级别：硕士

数据仓库和数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一,也是决策支持系统的关键因素。数据仓库是一个支持管理决策过程的、面向主题的、随时间而变的数据集合,它是集成的,也是稳定的。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库和... 详细信息

数据仓库和数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一,也是决策支持系统的关键因素。数据仓库是一个支持管理决策过程的、面向主题的、随时间而变的数据集合,它是集成的,也是稳定的。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。它们的结合能更好地为学校或有关部门不同范围的决策分析提供有力的依据。本文通过对数据仓库理论和数据挖掘技术的研究,结合选课系统的特点,提出将数据仓库理论和数据挖掘技术运用到教学管理中,并结合一个实际项目,给出具体的设计及实施方案。随着高校教学体制及模式改革,专业设置日趋多样化,课程学分制的普及,学生选课成为高校教学管理的一项重要工作。而现代化的高校教务管理需要现代化的信息管理系统支持,纵观以往的学生选课管理系统,多半是单纯完成选课功能的系统,缺乏综合分析、辅助决策的能力,并且对其历史积累的海量信息中隐含知识的利用无能为力,而这些信息,则可以辅助相关部门进行合理的教学资源分配并做出相应开课决策,对教学进行合理的评估。采用先进技术通过对学生选课进行分析过程中产生的数据进行多层次、多角度的分析,利用分析结果辅助教学决策是保证教学质量、提高学生素质的必然要求。该系统结合了学生选课系统、选课数据分析系统,两大主要功能模块,本文着重介绍了选课数据分析系统即数据挖掘模块的实现方法与相关技术,在选择数据挖掘算法时,经过仔细分析与研究,发现长期以来,挖掘频繁模式主要采用Apriori算法及其改进形式,这类算法需要产生大量候选项集,并反复扫描数据库,降低了挖掘的效率。本系统采用的fp-tree算法是一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法,避免了大量候选项集的产生,只需要两次扫描数据库。效率比Apriori算法快一个数量级。论文后几章分析了利用JAVA和JSP技术实现基于Web的学生选课系统的设计方案,通过大量事实数据的分析,得到一些有用的实验结果,可以运用到实践中,对高校教学管理起到一定指导作用。文章最后提出了系统进一步完善及更好的利用关联规则算法进行数据挖掘研究的设想和展望。

关键词：数据挖掘频繁模式关联规则 fp-tree算法

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Apriori算法与fp-tree算法的探讨

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淮北煤炭师范学院学报（自然科学版） 2010年第2期31卷 44-49页

作者：况莉莉合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 淮北职业技术学院计算机科学技术系安徽淮北235000

在关联规则挖掘中,Apriori和fp-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础.

关键词：关联规则 Apriori算法 fp-tree算法事务数据库频繁项集

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基于fp-tree 算法的仓库货位优化研究

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南阳理工学院学报 2020年第6期12卷 6-11页

作者：陈荣付林萍王锐张水旺安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032

货位优化是降低系统成本提高客户满意度的有效途径之一。本文首先运用fp-tree算法获取频繁项集,并构建了以提高货架稳定性、减少订单拣选距离为目标的货位优化模型,再利用理想点法,建立了按照权重综合的多目标优化评价函数,最后利用遗... 详细信息

货位优化是降低系统成本提高客户满意度的有效途径之一。本文首先运用fp-tree算法获取频繁项集,并构建了以提高货架稳定性、减少订单拣选距离为目标的货位优化模型,再利用理想点法,建立了按照权重综合的多目标优化评价函数,最后利用遗传算法进行仿真求解。结果表明fp-tree算法通过挖掘相关货物关联规则减少订单拣选距离从而实现货位优化,是降低仓库管理成本、提高仓库管理效率与效益的有效方法与途径。

关键词： fp-tree算法货位优化遗传算法

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基于fp-tree算法的学习干预和学业预警模型研究

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晋中学院学报 2018年第3期35卷 56-59页

作者：武丽芬霍娜晋中学院信息技术与工程学院山西晋中030619

基于经典的fp-tree关联规则挖掘算法,针对频繁模式挖掘中出现的支持度相同项的排列问题,提出"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,实验证明其时间效率更优,并在Python环境下用该算法对本校信息技术与工程学院近五年挂科学... 详细信息

基于经典的fp-tree关联规则挖掘算法,针对频繁模式挖掘中出现的支持度相同项的排列问题,提出"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,实验证明其时间效率更优,并在Python环境下用该算法对本校信息技术与工程学院近五年挂科学生成绩数据进行挖掘,发现科目之间潜在的关联性,这些规则的发现将为今后学习干预和学业预警提供科学指导.

关键词：关联规则 fp-tree算法 Python

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关联规则中fp—tree算法的应用

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福建电脑 2012年第1期28卷 92-93页

作者：蔡晓霞福建商业高等专科学校图书馆技术部福建福州350012

本文并着重介绍了关联规则及其主要算法。通过介绍关联规则模型和关联规则中提供了求频繁项集的fp—tree算法,并以图书馆读者借阅实例简述实现了该算法的基本功能。

关键词：数据挖掘关联规则 fp-tree算法

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