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论文研究——改进滑动窗口下的关联规则更新算法.pdf

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简介：
本文探讨了在动态数据环境下改进滑动窗口技术以优化关联规则的实时更新方法。通过分析现有算法的局限性，提出了一种新的高效更新策略，旨在减少计算复杂度并提高推荐系统的准确性与响应速度。 基于滑动窗口改进的关联规则更新算法提出了一种对Apriori算法的优化方法。作为关联规则领域中的经典算法，Apriori主要关注静态数据问题分析，并没有很好地考虑数据动态变化的特点。目前的关联规则更新技术在这方面存在不足。

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  • 论文研究——改进滑动窗口下的关联规则更新算法.pdf
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    本文探讨了在动态数据环境下改进滑动窗口技术以优化关联规则的实时更新方法。通过分析现有算法的局限性，提出了一种新的高效更新策略，旨在减少计算复杂度并提高推荐系统的准确性与响应速度。 基于滑动窗口改进的关联规则更新算法提出了一种对Apriori算法的优化方法。作为关联规则领域中的经典算法，Apriori主要关注静态数据问题分析，并没有很好地考虑数据动态变化的特点。目前的关联规则更新技术在这方面存在不足。
     
  • 关于改进LDA算法的规则化研究论文.pdf
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    本论文探讨了对LDA（潜在狄利克雷分配）模型进行规则化的改进方法，旨在优化主题建模的效果和效率。通过引入新的正则化技术，增强了模型在文本数据分析中的应用潜力。 基于规则化的改进LDA算法由郭礼华提出。由于线性鉴别分析（LDA）可以从高维特征空间中选择强鉴别属性的低维子空间，因此这项技术已经被广泛应用于许多科学工程领域。本段落针对这一方法进行了研究和改进。
     
  • 关于改进Apriori关联规则算法的二分法研究
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    本研究探讨了对Apriori关联规则算法进行优化的方法，通过引入二分法技术来提高其效率和准确性，为数据挖掘领域提供了新的思路。 经典Apriori算法通过逐层迭代的方式生成候选项集，导致其效率不高。为解决这一问题，提出了一种基于二分法的改进关联规则算法——Dichotomy Apriori算法（简称D_Apriori算法）。该算法利用逐步逼近的思想越级产生频繁K-项集，并引入二分法获取每次需要生成频繁项集中集合的长度。此外，通过结合排列算法或取并集算法直接生成频繁K-项集。 算例分析和实验验证表明，在数据量、支持度以及事物长度不同的情况下，改进后的D_Apriori算法能够有效减少频繁项集的迭代次数及运算时间，并使平均效率至少提高12%。
     
  • 关于关联规则挖掘算法的论文研究综述.pdf
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    本文为一篇关于关联规则挖掘算法的研究综述性文章，详细回顾了该领域内多种经典和新兴的关联规则挖掘方法，并探讨其在不同应用场景中的表现与局限。 关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究领域之一。本段落首先全面介绍关联规则的基本概念，包括项目、交易、支持度、置信度等，并随后进行进一步的阐述。
     
  • 关于利用云计算MapReduce改进并行关联规则算法的研究.docx
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    本文档探讨了如何通过应用云计算中的MapReduce技术来优化和加速传统的并行关联规则算法，以提高数据挖掘效率。 本段落探讨了基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进方法。传统的Apriori关联规则算法在处理数据时需要多次扫描数据库，并且会产生大量的I/O开销，难以应对节点失效和负载均衡问题。相比之下，在云环境下使用MapReduce模型可以有效解决这些问题。因此，本研究对传统Apriori算法进行了优化，并将其移植到Hadoop平台上运行，提出了一种基于MapReduce的高效并行数据挖掘方法，能够处理大规模的数据集。通过实验验证了该算法的有效性。 关键词：云计算、数据挖掘、MapReduce、关联规则算法
     
  • 关于灰狼算法改进的研究论文.pdf
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    本文探讨了针对灰狼优化算法进行的一系列改进措施，旨在提升该算法在解决复杂问题时的效率与精度。通过实验验证了改进方案的有效性。 为了克服灰狼算法容易陷入局部最优以及收敛速度较慢的问题，本段落提出了一种改进的灰狼优化算法。该方法结合了改进的收敛因子策略与动态权重引入策略，并探讨了这两种策略混合应用的效果。通过采用非线性公式调整收敛因子，增强了算法在全局搜索中的灵活性和适应性；同时，通过引入动态权重机制，在加速算法整体收敛速度方面也取得了一定成效。 为了验证这些改进措施的有效性和实用性，我们选取了15个基准测试函数进行实验分析。结果显示，无论是从全局探索能力还是局部开发效率来看，经过优化后的灰狼算法均表现出超越原始版本的优势，并且在计算性能上也有显著提升。
     
  • Apriori算法的改进及在关联规则挖掘中的应用研究
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    本文探讨了Apriori算法的优化方法，并分析其在数据挖掘中发现商品间关联规则的应用效果，为提升算法效率提供了新思路。 关于Apriori算法的改进及其应用研究对于初学者来说非常有帮助。这段内容探讨了如何优化关联规则挖掘中的Apriori算法，并分析其实际应用场景，为学习者提供了宝贵的指导和参考。
     
  • 关于Spark环境下改进并行BP算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在Apache Spark环境下对并行反向传播（BP）算法进行优化的方法，旨在提升大规模神经网络训练效率和性能。 基于Spark的改进并行BP算法由刘永和方维提出。BP（Back Propagation）神经网络是一种通过误差反向传播进行训练的多层前馈网络，是目前最受欢迎的神经网络模型之一。传统BP算法的一个主要问题是收敛速度较慢。
     
  • 关于改进CoSaMP重构算法的研究论文——基于残差更新方法
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    本文探讨了一种基于残差更新方法改进的CoSaMP重构算法。通过优化算法流程，提升了信号恢复的精度和效率，为压缩感知技术的应用提供了新的思路与解决方案。 许多稀疏信号重建算法已经被提出，然而大多数贪婪算法在每次迭代过程中都会向支持集添加固定数量的索引。虽然这种选择固定数目索引的方法提高了重建效率，但它也导致了较低的选择精度问题。基于对压缩感知理论的研究，我们提出了一种新的策略——残差更新动态指标选择方法来增强压缩采样匹配追踪算法（CoSaMP）的表现。 作为CoSaMP的一个扩展，该新策略运用了残差比较技术以提升回溯索引选取的准确性。这种改进后的回溯机制能够更加有效地挑选出关键的回溯索引，在不增加计算复杂度的情况下提高了精确重建率和峰值信噪比（PSNR）。 通过模拟实验发现，与原始CoSaMP算法相比，该改进版本在图像恢复以及一维信号处理方面表现出更优性能。
     
  • 关于ROS环境下多目标A*路径规划算法的改进研究论文.pdf
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    本文针对ROS环境下的多目标A*路径规划问题，提出了一种改进算法，旨在提高路径规划效率与适应性，并通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 刘祎然和魏世民提出了一种基于ROS环境的改进A*算法，用于移动机器人的连续多目标路径规划问题。他们首先分析了传统A*算法的基本原理，并在此基础上进行了优化改进。通过仿真测试验证了该改进算法的有效性。