1) candidate set
候选集
1.
To increase the local search speed,the α-nearness candidate set and don t-look bit techniques are introduced.
首先使用最近α值方法构造初始TSP回路,然后运用混合的局部搜索即2-opt算法、双桥策略和3-opt算法来改进初始回路,并且引进α-nearness候选集和don’t-lookbit技术来提高搜索速度。
2.
In order to minimize the total query processing cost for a given set of queries under maintenance cost constraint,min/max candidate set transforming algorithm was proposed,in which MACVS(maximum candidate views set) and MICVS(minimum candidate views set) were constructed.
为了在一定维护代价约束条件下,使查询过程中花费的总查询成本最优化,提出了最小/最大候选集变换算法。
2) candidate sets
候选集
1.
In the algorithm the items and the sequence are discussed respectively, and the time join method is used to introduce the candidate sets, so the frequent sets can be gotten.
该算法考虑了项目集与序列之间的关系 ,利用时序连接法 ,采用不同的构造法 ,构造出相对应的候选集 ,从而计算出频繁集。
2.
In light of the relationship between the optimal TSP tours and spanning trees,the minimum spanning 1-tree and a new measurement are introduced into the ant colony algorithm to construct dynamic candidate sets.
利用旅行商问题中最优路径和生成树之间的关系,论文将最小生成1-树的概念引入蚁群算法,并提出一种新的量度来构造动态候选集。
3) candidate itemsets
候选集
1.
FP growth as a algorithm of mining frequent itemsets,compared with some algorithms for frequent itemsets based Apriori, is characteristic of having no use of many candidate itemsets.
FP-growth算法是一个频繁集产生算法,与一般的类似于Apriori的频繁集产生算法相比,FP-growth的优点在于它不需要产生大量的候选集,因而在时间和空间上都有很好的效率。
4) candidate generation
候选集
1.
Fp-growth algorithm is one of the currently fastest and most popular algorithms for mining association rule without candidate generation.
Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法。
5) candidate items
候选项集
1.
In the process of mining frequent patterns,Apriori algorithm generates a huge number of candidate itemsets as well as needs multiple scans over database.
关联规则挖掘算法Apriori算法在挖掘频繁模式时需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高。
2.
In the process of association rules mining,the main factor of influencing the mining efficiency is that a large number of candidate items are came into being.
关联规则挖掘过程中,大量候选项集的产生成为影响挖掘效率提高的一个主要因素。
6) Candidate Itemsets
候选项集
1.
Mining frequent itemsets is a key issue in data mining applications,if an algorithm uses Apriori-like candidate itemsets generating-testing approach,the generation process is usually costly.
为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行。
2.
Discovering maximal frequent itemset is a key issue in data mining;to look for an algorithm that can avoid the generating of vast volume of candidate itemsets,or the generating of frequent pattern tree,an intersection pruning algorithm(IPA) is proposed to find the maximum frequent sets for itemset of all properties from the maximum frequent itemset for transaction itemset.
发现最大频繁项目集是数据挖掘应用中的关键问题;为寻求避免生成大量的候选项集,或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集对应的最大频繁项集求全部属性项集的最大频繁项集的新算法IPA(Intersection Pruning Algorithm)。
3.
For each iteration,the dataset is scanned twice to find all candidate itemsets whose support count≥1 and part of the maximum frequent itemsets.
发现最大频繁项目集是数据挖掘应用中的关键问题;提出一种新的基于事务集迭代的求最大频繁项集算法,该算法在每次迭代时,通过对输入事务集的两次扫描,生成所有阶数的候选项集和频繁项集;每次迭代后又生成新的事务集作为下一次迭代的输入,而候选最大频繁项集集合则随着迭代不断地趋于完整。
补充资料：候选人
| 候选人 candidate 选举国家权力机关代表或公职人员时先提出供选举人选举的人员。在选民登记、公布选民名单以后，即按选区提出候选人。西方国家对议员、总统和副总统的候选人有国籍、年龄、财产、居住期限、教育程度、种族、民族和性别等方面的限制。候选人通常由所属政党提出。如候选人本人提出，则须提交申请书并要有一定数额的选民签名支持（如英国、印度等国）。自荐和推荐均须交付一定数额的选举保证金；如其选票达不到一定票额时，选举保证金即不予退还。 在中国，除中华人民共和国主席、副主席须为有选举权和被选举权的年满45周岁的中华人民共和国公民才能当选外，对候选人无其他资格限制。选举法规定，全国和地方各级人民代表大会的代表候选人，按选区或选举单位提名产生。提出的方式有：①中国共产党、各民主党派、各人民团体联合推荐或者单独推荐。②任何选民或代表10人以上联名推荐。代表候选人的提名应多于应选代表名额。在实行直接选举的选区里，由选举委员会汇总候选人名单后，在选举日20天以前公布，并提交选民小组讨论、协商，确定正式代表候选人名单，在选举日前5天公布。县级以上的地方各级人民代表大会在选举上一级人民代表大会代表时，由各该级人民代表大会主席团把候选人名单提交全体代表讨论、协商，确定正式代表候选人名单。代表候选人的推荐者应向选举委员会或者人民代表大会主席团介绍候选人的情况，选举委员会或者人民代表大会主席团向选民或者代表介绍代表候选人的情况。 |
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条