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随着大数据时代的来临,数据挖掘过程中的隐私泄露给数据挖掘工作者带来了很多问题和挑战.在数据挖掘过程中,如何在保护敏感信息的同时,高效地挖掘出符合精确度的结果,是隐私保护数据挖掘领域的热点问题.文中首先介绍了AOPAM隐私保护关联规则挖掘算法,通过分析该算法的缺陷和不足,引入了递推和分治策略,提出了一种新的改进算法.通过利用已知项求解未知项的思维,简化了高阶矩阵的求逆运算,有效减少了数据库的扫描次数,降低了AOPAM算法在计算重构项集支持度时的时间复杂度.实验表明,以同类型数据测试,与原算法相比,改进后算法在运行时间效率上得到了有效提高. 相似文献
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基于数据预处理的铁路客运量灰色预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
铁路是国家的基础设施,对铁路的客运量进行准确地预测具有重要的理论意义和实际应用价值。首先对传统预测方法进行了分析,指出它们在运量预测中的不足,进而提出应用灰预测进行运量预测的优势。结合滑动平均法对灰预测方法进行了改进,同时考虑初始条件的改变。在预测2006-2010年全社会客运总量的基础上,根据铁路客运在各种运输方式中所占的份额预测2006-2010年的铁路客运总量。 相似文献
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