1) node association rule mining
节点关联规则挖掘
1.
Based on modified Apriori algorithm,this paper proposes a novel node association rule mining algorithm for exploiting the inherent correlations between sensor readings.
本文通过对传统Apriori算法的改进,提出了一种节点关联规则挖掘方法来发现大量节点之间的有用关联或相关联系,以此消除节点之间信息的冗余。
2) Association Rule Mining Tool
关联规则挖掘器
3) association rule mining
关联规则挖掘
1.
Research on Association Rule Mining Base on Privacy Preserving;
基于隐私保护的关联规则挖掘研究
2.
Research of Grid-based Distributed Association Rule Mining System Model and Algorithms;
基于网格的分布式关联规则挖掘系统模型与算法研究
3.
Research and Application of Conditional Independences in Association Rule Mining;
条件独立性在关联规则挖掘中的研究和应用
4) association rules mining
关联规则挖掘
1.
Study on association rules mining based on semantic relativity;
基于语义相关性的关联规则挖掘研究(英文)
2.
An association rules mining method based on hybrid ant colony algorithm
一种基于混合蚁群算法的关联规则挖掘方法
3.
The definition of strong association rules is proposed, procedure based on strong association rules mining is presented specially for this application.
分析了面向大规模定制的个性化推荐的特征,并给出了基于关联规则挖掘的个性化推荐模型。
5) mining association rule
关联规则挖掘
1.
An improved Apriori Algorithm based on mining association rule;
基于关联规则挖掘的一种改进Apriori算法
2.
An algorithm is proposed for mining association rules based on support lattice (ARSL).
提出了一种基于支持格的关联规则挖掘算法（ＡＲＳＬ），该算法连续扫描数据库事务序列，逐步构造支持格，对数据库扫描不超过２遍即可求得所有大项目集。
6) mining association rules
关联规则挖掘
1.
An algorithm for mining association rules with composite items in computer-aided diagnosing of traditional Chinese medicine;
中医辅助诊断中带复合项的关联规则挖掘算法
2.
Study on key idea of mining association rules for the basket data;
零售业销售数据关联规则挖掘算法关键思想研究
3.
The problem of mining association rules with lattices is descried and the lower bonds of the problem′s are gained.
对关联规则挖掘问题建立了完全格描述并给出了问题规模下限,提出了一种基于搜索空间划分的项集频度计算模型。
补充资料：电力网节点编号优化
电力网节点编号优化
network nodes order optimization
d旧nl!wong Jled一anb旧nhoo youhuo电力网节点编号优化(network nodes order。Ptimization)用稀疏矩阵技术求解电力系统网络方程时，为了节省计算机内存和加快计算速度，按照一定规则编排电力网各个节点次序。 在电力系统计算中，网络方程通常采用导纳矩阵方程的形式，它的求解多采用高斯消去法和直接三角分解等(见网络方程求解方法)。导纳矩阵是零元素很多的稀硫矩阵，对它进行消元或三角分解后所得的三角矩阵，要增加一些称为注人元的非零元素。为节约计算机内存及避免对零元素的不必要运算，在计算机中一般只贮存三角矩阵中的非零元素.因此，三角矩阵中非零元素的个数，直接影响计算机内存的需要量及程序计算速度.导纳矩阵非零元素的分布直接影响消元或分解后三角矩阵非零元素的数目.而网络节点编号次序又与导纳矩阵非零元素的分布密切相关(见图1)，因此，电力网节点编号优化是求解网络方程前的一项重要工作。┌─────┬────┬─────────┬────┐│节点.号.形│导纳矩阵│消元或分解后三角阵│注入元致│├─────┼────┼─────────┼────┤│么 │麟 │魏 │弓 ││21月 │ │ │ │├─────┼────┼─────────┼────┤│上 │瀚 │魏 │l │├─────┼────┼─────────┼────┤│。~主钩 │麟 │继 │(j │└─────┴────┴─────────┴────┘ 图1节点编号对注入元的影响 ·一非零元素;X一非零注入元紊 节点编号的最优化是寻求一种使注人元素数目最少的节点编号方案.对n个节点的电力网来说，其节点编号方案可以有川种，选最优的工作量将非常大.因此，在实际中往往采取一些简化的方法对节点编号进行优化，并不一定追求“最优”。 根据消元的计算公式或星形一三角形变换规则(见图2)，每消去一个节点i，新增加的元素数为八一冬Ji(J‘一，)一及 ‘(1) l、、一一洲声图2消去节点1网络变化示意图式中J‘为在消去节点i时节点i的出线数;及为在消去节点i时与节点i有连线的各节点之间已有的连线数.常用的一些节点编号优化方案，大都根据式(1)或对其作一些简化得到的，主要可分以下三类。 (l)静态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，视去为常数，即不考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称静态优化法。该方法简单、快速、应用极为普遍。 (2)动态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，但考虑Ji的变化，即考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称半动态优化法。 (3)动态按增加出线数最少编号.对式(1)考虑及项和J‘的变化，即动态按增加出线数最少的原则编号，也称动态优化法。
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