本文選題：關聯(lián)規(guī)則 + 關聯(lián)故障　； 參考：《計算機科學》2016年12期

【摘要】：關聯(lián)規(guī)則挖掘為分析機載網(wǎng)絡關聯(lián)故障及提高排故效率提供了重要方法。分析了經典Apriori算法的局限性,結合機載網(wǎng)絡領域知識、矩陣運算和頻繁項集性質,提出一種高效的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。應用機載網(wǎng)絡故障具有的基于業(yè)務路徑的關聯(lián)特征,提出分塊挖掘策略,從而實現(xiàn)挖掘過程的噪聲隔離。提出頻度矩陣和特征向量,結合矩陣特點和頻繁項集性質,設計5個掃描策略,從而減少了循環(huán)次數(shù)和對比運算。與Apriori算法相比,新算法能有效提高頻繁項集的搜索速率。
[Abstract]:Association rule mining provides an important method for analyzing airborne network association faults and improving troubleshooting efficiency. This paper analyzes the limitations of the classical Apriori algorithm and proposes an efficient association rule mining algorithm based on airborne network domain knowledge matrix operation and frequent itemsets. Based on the associated characteristics of airborne network faults based on service paths, a block mining strategy is proposed to achieve noise isolation in the mining process. The frequency matrix and eigenvector are proposed. Combining the characteristics of the matrix and the properties of frequent itemsets, five scanning strategies are designed to reduce the number of cycles and contrast operations. Compared with the Apriori algorithm, the new algorithm can effectively improve the search rate of frequent itemsets.
【作者單位】： 北京航空航天大學可靠性與系統(tǒng)工程學院;
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2093679