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1一种适用于多类不平衡数据集的模糊关联分类方法显示文摘提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法,该方法以最小化AdaBoost.M1W集成学习迭代过程中训练样本的加权分类错误率和子分类器中模糊关联分类规则数目及规则中所含模糊项的数目为遗传优化目标,实现了AdaBoost.M1W和模糊关联分类建模过程的较好融合.通过5个多类不平衡UCI标准数据集和现有的针对不平衡分类问题的数据预处理方法实验对比结果,表明了所提出的方法能显著提高多类不平衡情形下的模糊关联分类模型的分类性能.霍纬纲 高小霞 2012控制与决策2012,27,12:7
2基于最大频繁模式挖掘的移动政务系统场景化服务研究显示文摘[目的/意义]虽然移动政务系统资源的碎片化,功能的交互化以及服务的个性化程度越来越高,但是其被弃用和卸载的情形时有发生,究其原因是因为移动政务系统并没有为用户在合适的时间和合适的地点推送合适的信息,表现为其所提供服务的同质化现象较为严重。[方法/过程]为此,采用最大频繁模式挖掘的方法对移动政务系统场景化服务进行深入研究,在对不同用户聚类的基础上挖掘不同类型用户频繁接入的场景,并基于挖掘出的规律为用户提供针对性的服务。[结果/结论]移动政务系统的场景化服务既能为用户在任何时间、任何地点提供任何信息,也可以为用户在适当的时间和地点推送适当的信息,移动政务系统场景化服务就是要从满足用户的多元化和个性化服务的方式转向满足用户的场景化信息需求,由以用户为中心转向于以场景为中心,最终提升移动政务用户信息接受的愉悦度。王福 刘宇霞 康丽琴 2020现代情报2020,40,1:4
3基于动态裁剪频繁模式树的频繁项集并发挖掘算法显示文摘为解决FP(frequent pattern)-growth算法中构造频繁模式树(FP树-)所带来的存储和遍历开销较大的问题,提出了一种基于动态裁剪FP树-的频繁项集并发算法Dynam ic-prune。一方面,通过记录FP树-构造过程中频繁项目计数的变化,实现了FP树-的动态剪枝;另一方面,使用并发策略达到了边构造FP树-,边挖掘频繁项集的效果。与FP-growth算法相比,Dynam ic-prune无需先构造整棵FP树-再挖掘频繁项集,节省了FP树-的存储开销。实验结果表明Dynam ic-prune在运行效率和可扩展性上均优于FP-growth算法。宋威 刘文博 李晋宏 2011山东大学学报(工学版)2011,41,4:3
4模糊Horn子句规则挖掘算法研究显示文摘模糊关联规则可以用自然语言来表达人类知识,受到数据挖掘与知识发现研究人员的广泛关注。但是,目前大多数模糊关联规则挖掘方法仍然基于经典关联规则的支持度和可信度测度。从模糊蕴涵的观点出发,定义了模糊Horn子句规则、支持度、蕴涵强度以及相关概念,提出了模糊Horn子句规则挖掘算法。该算法可以分解为3个步骤。首先,将定量数据库转换为模糊数据库。其次,挖掘模糊数据库中所有支持度不小于指定最小支持度阈值的频繁项目集。一旦得到了所有频繁项目集,就可以用一种直接的方法生成所有蕴涵强度不小于指定最小蕴涵强度阈值的模糊Horn子句规则。刘东波 卢正鼎 2011计算机科学2011,38,9:2
5适航指令设计制造缺陷案例关联分析显示文摘为有效预防航空安全事件的发生,找到事件发生的潜在关联,分析中国适航指令(CAD)所反应的设计制造缺陷案例的关联性。首先,对CAD制定属性提取规则;然后,采用不完备信息系统的粗糙集模型,将故障发生的危险等级作为决策属性,并约简条件属性;最后,通过FP-growth算法挖掘易损部位、事件原因、事故等级、处理措施等规则,找出引起不适航或超出运行条款导致不能安全运行因素之间的内在联系。研究表明:经过粗糙集的约简,案例关联性分析能够提取到置信度高的规则,有助于适航管理机构进行相应决策。曹惠玲 胡彦杰 2021中国安全科学学报2021,31,11:1
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