基于偏微分方程的关联特征数据挖掘改进方法研究

作者：王新龙

来源：现代电子技术, 2021, 44(18): 111-113.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.18.023

• 关联特征
• 数据挖掘
• 改进方法
• 偏微分方程
• 多叉树构建
• 负载均衡

在关联特征数据挖掘的过程中,常因数据集规模过大,使空间复杂度过高,导致数据资源紧缺,为此,文中提出基于偏微分方程的关联特征数据挖掘改进方法研究。构建多叉树,根据其内部属性,划分等价类数目,生成频繁项集,读入原始事务集,改良负载均衡,实现关联特征数据挖掘改进方法研究。设计对比实验,选用多组数据集测试两种方法的空间资源占用情况,实验结果表明,改进后的数据挖掘方法在空间复杂度上的增长始终保持稳定,能够满足数据挖掘需求,达到了预期的研究目的。

• 单位
  长治学院