关联规则DHP算法详解原创

本研究提出了一個在資料庫中探勘頻繁項目集的有效方法，稱為Improved Direct Hashing and Pruning (IDHP)演算法，透過儘早刪去的方式以提高演算的效率。範例的結果顯示IDHP ...

2016年9月29日 — 在分析集中供热系统运行机理的基础上，建立热源总热量生产优化问题的数学描述，利用双启发式动态规划（DHP）算法和质量并调的控制策略求解，获得热源供水 ...

DHP演算法著重的地方在於，當一開始聯結產生候選項目集時，其產生的數量將相當龐大，尤其是產生2-項目集時；若能將此負擔大大地降低，則其效能便能顯著地改進。

2020年10月28日 — Apriori算法是关联规则挖掘经典算法，但不适合在大型数据库中挖掘关联规则，时间太慢，许多学者提出了改进的算法。比如DHP算法。

2018年2月2日 — DHP 算法作為 Apriori 算法的一個優化，基本過程還是與 Apriori 無異，但是通過建立k項集的Hash表，再生產Ck時，可以有效過濾掉非頻繁項集，從而達到壓縮 ...

DHP 演算法[13]、DIC 演算法[14]、Column-Wise 演算法[15]等不同的. 演算方式。 為了 ... 演算法以來，相繼提出了FUP 演算法、DHP 演算法，DIC 演算法，. Sampling 演算法 ...

挖掘單一維度及布林值關連規則的方法：. 這類的演算法包含了以candidate generation來找出large itemsets的方法（如Apriori演算法以及DHP(direct hashing ...

2019年1月10日 — 通俗來說，雜湊過濾的原理在於，雜湊表的key為(X,X)經過處理之後得到的值，value為具有相同key的(X,X)的總個數。當具有相同key的(X,X)的總個數小於最小 ...

由 陳勇明 著作 · 2008 — 在資料挖掘的關聯規則挖掘中，利用基於Hash技術的DHP演算法生成頻繁專案集時，存在兩個主要問題：一是難以選擇合適的Hash 函數；二是容易産生Hash衝突。