Faculty of Computer Engineering, St. Francis Institute of Technology, Mumbai University, 400103, Indiac;
AJAX; Apriori Algorithm; Association rule mining; Database; Frequent Pattern-Growth (FP-Growth) Algorithm; Horizontal Tree Approach;
机译:在数据库即服务概念中对XML数据流进行正负关联规则挖掘
机译:未经额外数据库扫描挖掘正面和负关联规则
机译:数据挖掘中使用位向量矩阵的有效正负关联规则
机译:使用正负关联挖掘在Ajax数据上增强数据处理
机译:在大型数值数据上挖掘模糊关联规则:NAWN的数据挖掘系统。
机译:在线分析处理(OLAP):一种用于基因表达数据库的快速有效的数据挖掘工具
机译:“菲利普斯数据的卡尔内尔回归”摘要:经济学家认为菲利普斯曲线显示了通货膨胀与产出比率(失业率)之间的正(负)关系,可以从总需求 - 聚集供应设备中绘制出来。该文表明,菲利普斯曲线要求对总供给和总需求曲线的形式进行不太可能的限制。在这种情况下,将通货膨胀和能力利用数据作为估算潜在正式模型的基础是不恰当的。因此,本文使用非参数,数据驱动的方法来描述数据。核心回归的这种方法表明菲利普斯样本中的通货膨胀 - 失业关联在全球范围内是负面的,但在特定的失业范围内是不规则的。
机译:共享内存多处理器关联规则的并行数据挖掘