association rule mining | BriefGPT

关键词association rule mining

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AE SemRL：用自编码器学习语义关联规则
基于自动编码器的方法可以从时间序列数据中学习和提取关联规则，同时利用语义信息可以促进学习可推广和可解释的关联规则。实验证明，从自动编码器创建的潜在表示中可以提取语义关联规则，并且在许多情况下，该方法的执行时间比现有技术的关联规则挖掘方法快几
PDF3 months ago
探索规则的字典树：一种用于表示关联规则的高效数据结构
提出了一种名为规则 Trie 的新型数据结构，用于存储关联规则挖掘生成的规则集。该数据结构是一个前缀树图结构，将规则存储为路径，相似规则在路径上重叠。实验证明了该表示技术的潜力，具有几乎没有数据损失的规则集压缩效果，以及在搜索特定规则和排序
PDF8 months ago
利用 Apriori 关联规则挖掘从康复和死亡患者中发现 COVID-19 的症状模式
该研究使用关联规则挖掘算法基于 Apriori 算法分析 COVID-19 患者的数据，发现最常见的症状为呼吸暂停（72%），咳嗽（64%），发热（59%），虚弱（18%），肌肉疼痛（14.5%）和喉咙痛（12%）。该方法为临床医生提供宝贵
PDFa year ago
自动检测老年人家庭传感器中的日常生活活动作为常规行为的指标
使用 NEX 项目开发的物联网系统和数据分析，可以支持老年人在家独立生活的无干扰健康和健康监测。使用自动检测日常生活活动（ADL）的可视化方法，可以实现 ADL 的自动检测以及可以无需重新训练系统来纳入新参与者的功能。
PDFa year ago
利用自编码器进行关联规则挖掘
本文提出一种基于自编码器的关联规则挖掘算法 ARM-AE，通过比较三个分类数据集上的实验结果表明，该算法能够高效且准确地挖掘出高置信度和支持度的关联规则。
PDFa year ago
关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路
该文为关联规则挖掘领域的文献综述，介绍了该领域主要的技术和应用，并旨在定义未来研究方向。
PDFa year ago
基于分类数据的业务智能与数据驱动根本原因分析管道
本文提出了一种新的聚类 + 关联规则挖掘流程，其结果以包含前因、后果和各种指标的关联规则形式呈现，该结果可以帮助数据科学家更新现有模型或开发新模型，也可帮助数据驱动的根本原因分析。
PDF2 years ago
自然驾驶数据集中近撞事件的模式分析：应用规则挖掘
本研究使用关联规则挖掘方法来探究近撞事件与道路几何形状和旅行特征之间的关联，并分析了自然驾驶数据集及相应的道路清单数据集。
PDF2 years ago
可信机器学习和自动化的统一分析框架与区块链实现
本文提出使用区块链技术来构建可信赖机器学习系统，并使用智能合约实现自动化的机器学习过程，从而解决现有数据库不可信、难以自动化的问题。本文的三个贡献是建立了机器学习技术和区块链技术之间的联系，提出了使用区块链技术的可信机器学习的统一分析框架，
PDF5 years ago
使用深度卷积神经网络激活函数挖掘中层视觉模式
本论文探讨利用模式挖掘技术与卷积神经网络在中级视觉元素发现中的应用，提出了两种生成图像特征表示的方法，并在场景和对象分类任务中展示了优异的性能。
PDF9 years ago
中层深度模式挖掘
本文提出了一种基于模式挖掘的中层视觉元素发现方法，利用卷积神经网络的全连接层的神经元激活进行模式挖掘，从而实现图像分类任务中的中层视觉元素的自动发现。经实验证明，该方法在中层视觉元素发现任务上表现优异，在目标分类任务上也能够取得良好的性能。
PDF10 years ago