王长宾
- 作品数：9 被引量：35H指数：4
- 供职机构：河北师范大学数学与信息科学学院更多>>
- 发文基金：河北省科学技术研究与发展计划项目国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程石油与天然气工程更多>>
- 基于概念格的多值属性关联规则挖掘被引量：4
- 2014年
- 针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。
- 郭晓波赵书良王长宾赵娇娇刘军丹
- 关键词：多值属性概念格关联规则APRIORI
- 粒子群算法在分布式ETL任务调度中的应用被引量：3
- 2013年
- 随着分布式数据环境越来越复杂,ETL工具要面临数据源多、分布地域广和海量数据等因素带来的挑战。原有的集中式ETL工作流优化理论不能满足现在复杂数据环境的要求。介绍了如何将基于置换的离散型粒子群算法应用到分布式ETL任务优化调度问题上,主要工作围绕ETL工作调度模型、算法编码设计、目标函数选择等内容来展开,给出了分布式ETL工作调度策略的实现过程和伪代码。理论分析和实验证明了实际应用的有效可行性。
- 王春阳赵书良王长宾
- 关键词：任务调度
- 一种新的面向普通用户的多值属性关联规则可视化挖掘方法被引量：8
- 2015年
- 针对传统关联规则可视化挖掘方法不利于处理多值属性数据、缺乏展现数据间的频繁模式和关联模式以及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法进行多值属性关联规则挖掘,实现了一种新的基于概念格的多值属性关联规则可视化方法.运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类,建立了较为完整的挖掘过程参数调整策略,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析,提高了算法运行速度和挖掘效率.以概念格结构将多值数据组织起来,实现了对频繁项集的可视化展示,以及关联规则的多模式可视化展示.实验结果表明,改进后的挖掘算法具有更好的性能,所提出的可视化形式和已有成果相比具有良好的展现效果.
- 郭晓波赵书良王长宾陈敏
- 关键词：多值属性概念格关联规则
- 基于模糊c-means与自适应粒子群优化的模糊聚类算法被引量：9
- 2016年
- 已有的粒子群模糊聚类算法需要设置粒子群参数并且收敛速度较慢,对此提出一种基于改进粒子群与模糊c-means的模糊聚类算法。首先,使用模糊c-means算法生成一组起始解,提高粒子群演化的方向性;然后,使用改进的自适应粒子群优化方法对数据进行训练与优化,训练过程中自适应地调节粒子群参数;最终,采用模糊c-means算法进行模糊聚类过程。对比实验结果表明,所提方法大幅度提高了计算速度,并获得了较高的聚类性能。
- 耿宗科王长宾张振国
- 关键词：粒子群优化模糊聚类算法自适应调节收敛速度
- 基于概念图的关联规则知识表示被引量：6
- 2013年
- 针对传统关联规则表示方式无法展现领域知识、数据项间的关系及规则中所隐含的信息等问题,提出了一种基于概念图的关联规则知识表示方法,该方法包括模式定义和模式解析,其结合概念图理论可将关联规则转换成概念图的知识表示形式。给出了关联规则的概念图知识表示算法,并以某省全员人口数据为数据源对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,该方法在人口信息表现方面具有良好的效果。
- 郭晓波赵书良刘军丹赵娇娇王长宾
- 关键词：知识表示概念图关联规则人口数据
- 基于WebGIS的计生药具数据挖掘系统
- 2012年
- 针对计划生育药具管理服务平台数据库数据量大、信息多元化及复杂化、地域关联性强等特点,设计和实现了基于WebGIS的计生药具数据挖掘系统JSMiner。JSMiner中引入了基于GIS和专题图的多视角多尺度可视化技术、基于RBAC身份认证、PMML标准语言等,是一个有状态双模式的数据挖掘系统。
- 王长宾赵书良王春阳
- 关键词：数据挖掘WEBGISPMML
- 基于WebGIS的计生药具数据挖掘系统
- 数据挖掘是从海量数据中提取用户事先关心却未曾知悉的有价值信息。作为一个新兴的多学科交叉研究领域，数据挖掘的应用正在逐步深化，在各行各业的决策支持中也扮演着越来越重要的角色。计划生育药具是贯彻落实我国计划生育基本国策和促进...
- 王长宾
- 关键词：数据挖掘WEBGIS
- 文献传递
- 一种解决稀疏数据和冷启动问题的组合推荐方法被引量：5
- 2015年
- 针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题以及现有ARM(association rule mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析,并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象,提出一种基于相似度的关联推荐模式,实现一种新的结合关联规则推荐与协同过滤推荐方法.采用基于指定后件项的关联规则推荐,直接对目标用户和目标项目进行关联规则挖掘,并利用兴趣因子对活跃用户(或项目)与非活跃用户(或项目)进行权值均衡,以加权方法推荐最优解(规则).同时,采用相似度测量方法,过滤低相似度的项目,为用户推荐既有高评分又具有较高相似度的项目集合.最后,结合规则推荐与CF(collaborative filter)推荐形成最终推荐结果,实现基于用户(或项目)的协同过滤推荐.在MovieLens数据集上的实验结果表明,同已有成果相比本文方法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,推荐质量明显提高.
- 郭晓波赵书良牛东攀王长宾逄焕利
- 关键词：协同过滤冷启动稀疏数据
- 一种解决稀疏数据和冷启动问题的组合推荐方法
- 针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题，以及现有ARM(Association Rule Mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析，并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象，提出一种基于相似度的关联推荐模式，...
- 郭晓波赵书良牛东攀王长宾逄焕利
