导读:本文包含了约束最大频繁项目集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:项约束,数据挖掘,最大频繁项目集,剪枝
约束最大频繁项目集论文文献综述
靳继红,刘淑芝,徐龙[1]（2009）在《一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究》一文中研究指出发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的挖掘研究工作却很少.因此,需要设计一种高效的算法来挖掘出约束最大频繁项目集.为此,笔者提出了一种快速的约束最大频繁项目集的挖掘算法,并举例说明了该算法的执行过程.(本文来源于《海南大学学报(自然科学版)》期刊2009年04期）
徐龙[2]（2008）在《基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现》一文中研究指出数据库技术的逐渐成熟及网络技术的迅速普及,使人们采集数据的能力得到了极大的提高,从而导致了全球范围内数据存储量的急剧增大。“数据爆炸与知识贫乏”是信息时代所面临的一个严峻的问题,而数据挖掘就是解决该问题的有效手段之一。数据挖掘是从大规模的数据量中获取有用信息,发现隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识,因此对数据挖掘技术的研究有着重要的意义。本文以数据挖掘中一个重要的领域关联规则挖掘为研究课题,并对关联规则的挖掘方法进行了研究和分析。本文的研究工作主要包括以下两个方面:一方面,提出了基于数据库变化的关联规则增量式更新算法。发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题,频繁项目集是在给定的数据库里,在满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合。但随着数据库发生变化,就会产生不同的频繁项目集,如何发现在数据库变化情况下,利用已挖掘的频繁项目集来实现更新挖掘就是需研究的问题。另一方面,提出了基于约束的最大频繁项集挖掘算法,该算法是将约束条件应用到挖掘算法中,减少候选项目集的个数,提高算法的执行效率。对算法进行了详细的分析。实验结果表明,该算法具有较好的可操作性,并在一定程度上解决了产生许多无关或无价值的关联规则。(本文来源于《西安科技大学》期刊2008-04-15）
李忠哗,吴聪聪,何丕廉[3]（2007）在《一种约束最大频繁项目集挖掘算法》一文中研究指出提出了一种基于频繁模式矩阵(FP-array)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法。算法只扫描事务数据库一遍,把满足约束条件的所有事务转换成一个频繁模式矩阵,显着缩小了FP-array的大小规模。挖掘过程采用逻辑运算,在效率上有独特的优势。实验结果表明该算法是快速有效的。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2007年11期）
陈耿,朱玉全,宋余庆,陆介平,孙志挥[4]（2006）在《基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究》一文中研究指出目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.(本文来源于《应用科学学报》期刊2006年01期）
朱峰,朱玉全,孙蕾,宋余庆[5]（2005）在《约束最大频繁项目集挖掘算法》一文中研究指出1引言近年来,数据挖掘(或数据库中的知识发现,KDD)技术受到当今人工智能与数据库界的广泛重视。关联规则是KDD研究中的一个重要的研究课题,该问题是由R.Agrawal等人首次提出的,并相继提出了许多算法。我们在面向异常检测(本文来源于《第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）》期刊2005-08-19）
宋余庆,朱玉全,孙志挥,杨鹤标[6]（2005）在《一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法》一文中研究指出目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显着减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FPtree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2005年05期）
朱玉全,宋余庆,陈耿[7]（2004）在《约束最大频繁项目集的增量式更新算法》一文中研究指出发现约束频繁(约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已有许多算法可用于发现约束频繁(约束最大频繁)项目集,而对约束频繁(约束最大频繁)项目集维护问题的研究工作却很少,因此,需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的约束频繁(约束最大频繁)项目集。为此,该文提出了一种快速的增量式更新约束最大频繁项目集算法IUACMFI,并举例说明了算法的执行过程。(本文来源于《计算机工程》期刊2004年18期）
约束最大频繁项目集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数据库技术的逐渐成熟及网络技术的迅速普及,使人们采集数据的能力得到了极大的提高,从而导致了全球范围内数据存储量的急剧增大。“数据爆炸与知识贫乏”是信息时代所面临的一个严峻的问题,而数据挖掘就是解决该问题的有效手段之一。数据挖掘是从大规模的数据量中获取有用信息,发现隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识,因此对数据挖掘技术的研究有着重要的意义。本文以数据挖掘中一个重要的领域关联规则挖掘为研究课题,并对关联规则的挖掘方法进行了研究和分析。本文的研究工作主要包括以下两个方面:一方面,提出了基于数据库变化的关联规则增量式更新算法。发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题,频繁项目集是在给定的数据库里,在满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合。但随着数据库发生变化,就会产生不同的频繁项目集,如何发现在数据库变化情况下,利用已挖掘的频繁项目集来实现更新挖掘就是需研究的问题。另一方面,提出了基于约束的最大频繁项集挖掘算法,该算法是将约束条件应用到挖掘算法中,减少候选项目集的个数,提高算法的执行效率。对算法进行了详细的分析。实验结果表明,该算法具有较好的可操作性,并在一定程度上解决了产生许多无关或无价值的关联规则。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束最大频繁项目集论文参考文献
[1].靳继红,刘淑芝,徐龙.一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究[J].海南大学学报(自然科学版).2009
[2].徐龙.基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现[D].西安科技大学.2008
[3].李忠哗,吴聪聪,何丕廉.一种约束最大频繁项目集挖掘算法[J].微电子学与计算机.2007
[4].陈耿,朱玉全,宋余庆,陆介平,孙志挥.基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究[J].应用科学学报.2006
[5].朱峰,朱玉全,孙蕾,宋余庆.约束最大频繁项目集挖掘算法[C].第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）.2005
[6].宋余庆,朱玉全,孙志挥,杨鹤标.一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法[J].计算机研究与发展.2005
[7].朱玉全,宋余庆,陈耿.约束最大频繁项目集的增量式更新算法[J].计算机工程.2004