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Research on the Impact of Advanced Data Mining Algorithm on Physical Education Quality
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- 통권
- Vol.9 No.7 (2016.07)바로가기
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- 페이지
- pp.233-242
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A281481
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Concerning the condition that there is a glittering array of disadvantages such as frequent candidate collection of Apriori algorithm, this paper comes up with cost-sensitive filtering matrix Apriori algorithm based on weighting. What’s more, with the help of FP-tree algorithm, we can carry out cost-sensitive learning through relevant data of its constructed decision tree to set different weighting for data and confidence level.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Apriori Algorithm Based on Association Rules
2.1. Apriori Algorithm
2.2. Analysis of Algorithm Deficiency
3. Advanced Apriori Mining Algorithm
3.1. Cost-Sensitive Learning
3.2. Setting the Confidence Level of Weighting
3.3. Finding K-Frequency Set by Using Non-frequency Filter Matrix Set
3.4. Generation of Strong Association Rules
3.5 Initial Matrix Required by Non-frequency Filter Matrix Apriori Algorithm
4. Simulation Experiment
4.1. Application of the Present Algorithm
4.2. Comparison with Other Related Mining Algorithms
5. Conclusion
References
키워드
Apriori Decision Trees Strong Association Rule저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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