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叶嘉

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：云南财经大学信息学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：社会学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇社会学

主题

  • 1篇随机抽样方法
  • 1篇抽样方法

机构

  • 1篇云南财经大学

作者

  • 1篇赵成贵
  • 1篇吴红刚
  • 1篇叶嘉

传媒

  • 1篇中国管理信息...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于经验Rademacher复杂度的频繁项集发现随机抽样方法被引量：1
2017年
提出一个方法,从数据集随机样本中提取高质量的近似频繁项集,具有较高概率保证该近似项集是数据集内真实频繁项集的超集。方法利用统计学习理论中的经验Rademacher复杂度,结合集中不等式,来获得一个基于数据集样本经验Rademacher复杂度的上界,随后应用项集的近似来推导出一个满足条件的样本大小,并根据该样本大小来挖掘近似频繁项集。实验采用T10I4D100K数据集来评估不同参数组合下的样本大小返回结果的正确率以及运行时间。实验结果表明基于抽样的研究方法具有一定的有效性和正确性,相比现有的基于VC维边界方法获得的样本大小更加紧凑。
叶嘉赵成贵吴红刚
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