导读:本文包含了加权关联规则论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:规则,数据挖掘,算法,矩阵,信息检索,语言,模式。
加权关联规则论文文献综述
黄名选,卢守东,徐辉[1]（2019）在《基于加权关联模式挖掘与规则后件扩展的跨语言信息检索》一文中研究指出【目的】针对自然语言处理中查询主题漂移和词不匹配问题,提出一种基于加权关联模式挖掘和规则后件扩展的跨语言信息检索模型及其算法。【方法】该模型采用新的加权关联模式支持度和基于最大项目权值的项集剪枝策略挖掘频繁项集,利用置信度和相关度评价加权关联规则,根据扩展模型从规则中提取优质扩展词实现规则后件扩展,扩展词与原查询词项组合为新查询再次检索文档得到最终检索结果。【结果】实验结果表明,与单语言检索基准比较,本文检索模型的R-prec和P@10平均增幅分别为42.49%和25.53%;与跨语言检索基准比较,其平均增幅分别为91.87%和64.61%;与现有基于加权关联规则挖掘的跨语言检索方法比较,R-prec和P@10最高平均增幅分别可达93.20%和34.60%。【局限】只进行实验性研究,需要探讨在实际跨语言搜索引擎中的具体应用。【结论】本文检索模型能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,改善和提高检索性能。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年09期）
张勇,李树青,程永上[2]（2019）在《基于频次有效长度的加权关联规则挖掘算法研究》一文中研究指出【目的】通过对数据库中项在重要程度上存在的差异性进行分析,解决传统关联规则挖掘算法挖掘大量冗余无价值规则的问题。【方法】在具有时态约束的序列上,结合频次有效长度方法挖掘非加权关联规则,引入加权方法,利用滑动窗口技术在时序序列上挖掘稀有加权关联规则。【结果】根据频次有效长度的加权关联规则挖掘算法所挖掘出的加权时序关联规则能够较为准确地进行推荐,推荐预测的准确度由62%提升至69%。【局限】由于滑动窗口每次滑动一个单位长度,加之窗口中生成的规则数量较多,导致挖掘算法在进行规则挖掘时执行时间较长。【结论】本文方法所挖掘出的加权时序关联规则能使推荐精度得到提升,并为关联规则挖掘方法提供新的研究思路。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年07期）
朱小林[3]（2019）在《基于加权关联规则的中医慢性肾脏疾病配伍挖掘的研究》一文中研究指出中医学是中国人民在长期临床实践过程中形成的独特理论框架和诊疗模式,为维护人民群众的身心健康发挥重要作用。方剂是中医治疗疾病的主要载体,在中医理论指导下,经过辨证论治,选择合适药物、剂量和用法,按照配伍原则有机组合而成的药方。配伍是选择药物进行组合、配合应用的方法,是方剂取得临床疗效的关健。慢性肾脏疾病已成为全球性公共健康问题,是严重危害人类健康的一类慢性非传染性疾病。中医辨证论治慢性肾脏疾病,在改善患者临床症状方面具有独特优势。关联规则挖掘技术能有效挖掘方剂配伍规律,推进中医方剂配伍研究的现代化继承与发展,为中医临床诊治提供客观化依据,减少临床组方不确定性,辅助医生合理设计疾病治疗方剂配伍,为新药研制提供决策支持。论文以临床疗效为核心,开展中医慢性肾脏疾病配伍挖掘研究,工作内容如下:(1)为提高方剂配伍模式挖掘效率,提出基于高压缩前缀树结构(Highly Compressed Prefix Tree,HCPT-tree)的关联规则算法HCPT-growth实现慢性肾脏疾病配伍频繁模式挖掘,获得中医治疗慢性肾脏疾病常用核心药物、药对和药物组合。通过采用路径计数节点,HCPT-tree支持更多前缀共享,显着减少树节点数量,故HCPT-growth能有效减少递归调用数量并提升挖掘效率。实验结果表明,与LP-growth、NSFI、MAFIA-FI等算法相比,HCPT-growth运行速度更快,内存消耗更小,具有更好的可扩展性。(2)疗效是中医药发展的源泉与动力,而现有配伍模式挖掘研究多关注药物支持度,存在所挖掘的支持度最高药物或组合可能未必是有效药物或组合的问题;同时由于未考虑临床疗效,存在忽略支持度低但临床疗效好的药物或组合问题。针对上述问题,提出基于高压缩加权前缀树结构(Weighted Highly Compressed Prefix Tree,WHCPT-tree)的加权关联规则算法WHCPT实现面向疗效的中医慢性肾脏疾病配伍模式挖掘,为医生提供疗效好的核心药物、药对和药物组合辅助决策,所挖掘药物及组合均明显改善患者的临床症状。(3)加权关联规则挖掘中最小加权支持度阈值设置过低将导致大量短模式,设置过高则造成有用长模式遗漏。针对现有最小加权支持度阈值确定过程繁琐且易引发低效挖掘问题,提出一种高效TOP-K加权关联规则算法(top-k Prescription Weighted Frequent Patterns growth,PWFP-growth),实现面向疗效的慢性肾脏疾病配伍主模式挖掘。通过设置期望挖掘的有效药物组合最大长度和每种长度的药物组合数量,PWFP-growth实现全局树构建过程中预估最小加权支持度阈值并对非加权频繁项目剪枝,实验结果表明PWFP-growth运行效率高于CRMN、BOMO等算法。(4)临床环境下中医方剂持续增长,现有中医方剂配伍模式挖掘聚焦静态方剂挖掘,鲜见慢性肾脏疾病中医方剂增量挖掘研究,提出增量TOP-K加权关联规则算法(Incremental top-k Weighted Frequent Patterns growth,IWFP-growth)实现慢性肾脏疾病方剂配伍主模式动态增量挖掘。实验结果显示,针对持续增加的动态方剂数据,IWFP-growth算法实现增量的治疗慢性肾脏疾病有效药物组合挖掘,减少疗效差的药物组合数量,有效辅助医生进行临床用药调整,设计慢性肾脏疾病治疗的合理方剂。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-15）
周磊,杨威[4]（2019）在《基于加权关联规则的技术融合探测》一文中研究指出[目的/意义]关联规则模型能够揭示共现关系背后的深层关联,有助于探测潜藏的技术融合规律。然而,经典的关联规则算法将所有事务和项目等同视之,无法反映技术间的价值差异。[方法/过程]从专利IPC规模赋权、专利前向引用赋权两个角度分别构建加权关联规则以探测技术融合规律。采集德温特创新索引(Derwent Inno-vations Index,DII)中烽火通信的光纤通信专利开展实证研究。[结果 /结论]分析结果表明:两种加权关联规则算法的分析结果具有高度的一致性;加权关联规则算法有效涵盖Apriori关联规则算法中高置信度的频繁相集;烽火通信的光纤通信技术融合主要来自于电子工程部门内部的数字通信、电信、计算机技术叁个技术领域。(本文来源于《情报杂志》期刊2019年01期）
薛宇彤,陈海龙,葛苗苗[5]（2019）在《基于关联规则策略加权的Slope One算法改进》一文中研究指出针对Slope One推荐算法在数据稀疏性高时推荐结果不够精准的问题进行研究,将关联规则思想与加权分析的方法相结合,提出基于关联规则策略加权的Slope One算法,从用户评分和项目特征两个角度对算法进行改进。实验采用Film Trust数据集,其中包含1 508个用户对2 071部电影共35 497条评分记录。经多次实验测试分析,提出的方法切实达到了预期优化效果,也为后续算法的更多元化改进方案探究提供了研究基础。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年12期）
黄名选,蒋曹清,何冬蕾[6]（2018）在《基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展》一文中研究指出首先提出矩阵加权项集支持度计算方法,给出面向跨语言查询扩展的矩阵加权关联模式挖掘算法.然后提出基于矩阵加权关联规则挖掘的跨语言查询译后扩展算法.借助机器翻译进行首次跨语言检索,得到前列初检文档,并经用户相关性判断后得到相关反馈文档.通过计算支持度从相关反馈文档中挖掘含有原查询词的矩阵加权频繁项集,通过置信度-兴趣度评价框架从频繁项集中提取含有原查询词的关联规则,将规则的后件或前件作为扩展词,利用规则的置信度和兴趣度衡量扩展词的重要性,完成跨语言查询译后扩展.在NTCIR-5 CLIR标准测试集上的实验表明,文中算法可以有效提升跨语言查询扩展性能,有利于长查询的跨语言检索,译后后件扩展性能优于前件.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2018年10期）
王帅,杨秋辉,曾嘉彦,万莹,樊哲宁[7]（2018）在《加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用》一文中研究指出针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树(Can-tree)的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理。实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年10期）
肖红光,邓国群,谭雯,向德华,李宁[8]（2018）在《基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法》一文中研究指出关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率。在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值,同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集。实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率。(本文来源于《测控技术》期刊2018年03期）
程国尧[9]（2018）在《基于信息熵的加权关联规则算法》一文中研究指出现有的很多关联规则挖掘算法,对项目的重要程度视为一致,这就导致有些重要或者潜在的关联规则没有被挖掘出来。基于信息熵的加权关联规则挖掘算法,除了对不同的项目给予不同权值之外,还可以度量数据集系统的混乱程度,可以通过此算法挖掘出更多潜在或有价值的关联规则。(本文来源于《商业故事》期刊2018年06期）
肖亚飞[10]（2017）在《加权关联规则在钻井作业安全预警中的研究与应用》一文中研究指出关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究内容之一,主要研究事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据项之间隐藏的、有趣的规律。加权关联规则在关联规则的基础上引入权值的概念,改善了把所有规则都视为同等重要、产生大量无效规则的缺点,和传统算法相比,加权关联规则更有利于解决数据库中项目分配不均和重要程度不同的问题。本文研究了关联规则经典算法Apriori,通过Apriori算法的思想和挖掘规则的流程知道了 Apriori算法的不足之处,然后提出了算法的优化思想。Apriori算法不能挖掘出小权值项,因此我们对关联规则加入权值思想。本文重点研究了加权关联规则算法。首先重点介绍了几种关联规则的算法模型,分析了这些算法模型的优缺点。然后研究了 New-Apriori算法、MINWAL(O)算法、权重归一化和基于概率的加权关联挖掘算法等,同时分析这些算法的优缺点,并对这些算法的不足提出优化思想。然后提出一种改进加权关联规则算法,该算法把数据存储在0-1矩阵中,利用矩阵运算提高了项的支持度运算速度,并且在整个挖掘过程中只需要扫描一次数据库,减少了存储空间占用;保留频繁项的向下封闭性,加入候选项集的剪枝操作,减少了算法中间项的产生,提升算法运行速度;在传统支持度和置信度的基础上加入兴趣度阈值,提高产生规则的有趣性。把改进的算法应用于在钻井作业安全预警中,采用石油公司日程作业安全隐患记录数据。钻井作业安全预警的隐患可以分为人的违章、物的隐患和环境因素叁大类,在挖掘过程中对这叁类危险源设置不同的权值进行实验。根据实验结果验证了基于加权关联规则的挖掘可以应用于油气钻井作业领域的安全预警、改进加权关联规则挖掘出的隐患关联规则是具有意义的、改进算法比之前的算法在时间效率和空间效率更优。(本文来源于《西南石油大学》期刊2017-06-01）
加权关联规则论文开题报告
（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：
【目的】通过对数据库中项在重要程度上存在的差异性进行分析,解决传统关联规则挖掘算法挖掘大量冗余无价值规则的问题。【方法】在具有时态约束的序列上,结合频次有效长度方法挖掘非加权关联规则,引入加权方法,利用滑动窗口技术在时序序列上挖掘稀有加权关联规则。【结果】根据频次有效长度的加权关联规则挖掘算法所挖掘出的加权时序关联规则能够较为准确地进行推荐,推荐预测的准确度由62%提升至69%。【局限】由于滑动窗口每次滑动一个单位长度,加之窗口中生成的规则数量较多,导致挖掘算法在进行规则挖掘时执行时间较长。【结论】本文方法所挖掘出的加权时序关联规则能使推荐精度得到提升,并为关联规则挖掘方法提供新的研究思路。
（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。
加权关联规则论文参考文献
[1].黄名选,卢守东,徐辉.基于加权关联模式挖掘与规则后件扩展的跨语言信息检索[J].数据分析与知识发现.2019
[2].张勇,李树青,程永上.基于频次有效长度的加权关联规则挖掘算法研究[J].数据分析与知识发现.2019
[3].朱小林.基于加权关联规则的中医慢性肾脏疾病配伍挖掘的研究[D].电子科技大学.2019
[4].周磊,杨威.基于加权关联规则的技术融合探测[J].情报杂志.2019
[5].薛宇彤,陈海龙,葛苗苗.基于关联规则策略加权的SlopeOne算法改进[J].计算机应用研究.2019
[6].黄名选,蒋曹清,何冬蕾.基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展[J].模式识别与人工智能.2018
[7].王帅,杨秋辉,曾嘉彦,万莹,樊哲宁.加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用[J].计算机应用.2018
[8].肖红光,邓国群,谭雯,向德华,李宁.基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法[J].测控技术.2018
[9].程国尧.基于信息熵的加权关联规则算法[J].商业故事.2018
[10].肖亚飞.加权关联规则在钻井作业安全预警中的研究与应用[D].西南石油大学.2017
论文知识图
