基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的综述报告.docx
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基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的综述报告.docx
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的综述报告数据流是指在时间上连续地产生的数据序列,这些数据大多是非结构化和半结构化的,具有较高的时效性和可变性。在大数据时代,获取数据流的能力和对其进行快速、准确处理的能力成为了研究的热点之一。数据流关联规则挖掘是指从数据流中发掘出有意义的、频繁出现的关联规则的过程,可以为决策制定和营销预测等领域提供支持。近年来,基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘逐渐成为研究的主要方向之一,具有减少内存消耗和增强模型实时性的优势。滑动窗口是将数据流划分为多个时间段,在每个时间段内进行挖掘
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究.docx
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究摘要:在大数据时代,数据流分析成为了一种重要的数据分析技术,关联规则挖掘是其中一项重要的任务。然而,由于数据流的特殊性,传统的关联规则挖掘算法无法直接应用于数据流分析中。因此,本文提出了一种基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法,通过设置滑动窗口来限制数据流的大小,并设计了一种有效的关联规则挖掘方法来处理滑动窗口中的数据流。实验结果表明,基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法在时间效率和准确性方面都有较好的表现。关键词:数据流分析
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的中期报告.docx
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的中期报告一、选题背景和意义数据流是指按照时间顺序不断产生的数据,如股票交易数据、航空管理数据等。数据流的强实时性和大数据量性质,给传统数据挖掘带来了新的挑战和机遇。关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术,可应用于销售推荐、用户行为分析等领域。然而,传统关联规则挖掘算法并不能直接用于数据流的实时挖掘,因此,开发适用于数据流的关联规则挖掘算法具有非常重要的意义。基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法是一种针对数据流的关联规则挖掘算法。通过滑动窗口机制,将数据流分成多个相互
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的开题报告.docx
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的开题报告一、选题背景数据挖掘是一项快速发展的技术,应用于各个领域,包括商业、医疗、教育、科学研究等。随着互联网的普及和大数据的时代的到来,在网络上,海量数据源源不断地产生。数据挖掘技术可以帮助我们有效地从这些数据中挖掘出有用信息,以便于分析和决策。在数据挖掘技术中,关联规则挖掘是一种常见的方法。关联规则挖掘是发现数据集中项集之间有趋势关系的技术,以及项集内部之间存在的联系。使用关联规则挖掘技术可以揭示数据内部的潜在关系和规律,为商业决策、市场调查、产品推荐、疾病与
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的任务书.docx
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的任务书一、任务背景数据流挖掘是指在不间断增量的数据流中挖掘出有价值的知识和模式,是当今计算机领域研究的热点和前沿。而数据流关联规则挖掘是数据流挖掘中的一种重要方法,主要研究数据流中不同数据集之间的相关性和关联规律。近年来,随着物联网、智能城市、智能家居等技术的发展,数据流的规模与速度都在呈现指数级增长,这就对数据流的挖掘技术提出了更高的要求。因此,对基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘进行深入研究,有重要的理论意义和应用前景。二、任务目标本课题旨在探究基于滑动窗口的数据流