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1) spatial multi-dimensional association rules
空间多维关联规则
1.
This paper establishes a new spatial multi-dimensional association rules model (SMARM) for multi-dimensional spatial data mining, where spatial transactions are defined by a notion of impact zone based on spatia.
本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatialmultidimensionalassociationrulesmodel,SMARM)。
2) interdimension association rule
维间关联规则
1.
This paper gives the concept of data mining,and explains the mains of interdimension association rule.
文章首先给出关联规则挖掘的基本概念和基于数据立方体的维间关联规则挖掘思想,然后结合税务系统业务特点给出了适合税务系统的维间关联规则挖掘的算法,并通过实际数据进行了验证。
3) multi-dimensional association rule
多维关联规则
1.
Research of multi-dimensional association rule based on OLAP;
基于OLAP的多维关联规则挖掘研究
2.
In order to effectively identify and find that the accident data model and its inherent laws,a method was presented,which used multi-dimensional association rules analysis in the field of data mining to analyze a large number of traffic accidents records.
为了有效地识别和发现事故数据的模式及其内在规律,提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术分析大量交通事故记录的方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合,协助交通管理者更好地找出引发事故的原因与规律,并作出相应的决策。
4) multidimensional association rules
多维关联规则
1.
Research on an algorithm about Multidimensional Association Rules;
一种多维关联规则算法的研究
2.
This paper discusses the problems about mining multidimensional association rules with standard SQL and proposes an approach based on SQL.
关联规则是数据挖掘中一种重要的模式,本文讨论了利用结构化查询语言(SQL)进行多维关联规则挖掘的相关问题,并给出了一种实现算法。
5) multi-association rule
多维关联规则
1.
Application of research on Chinese prosodic model base on multi-association rule;
多维关联规则在汉语韵律模型研究中的运用
6) multidimensional association rule
多维关联规则
1.
Methods for the Extension Rules of Ontology Based on Multidimensional Association Rules
基于多维关联规则的本体规则扩展方法
2.
This paper introduces partition method in data cube with different confidence,expatiates on multidimensional association rule data mining algorithm based on data cube partition.
介绍了在数据立方体上对于不同可信度的数据进行分块的方法,阐述了基于数据立方体分块的多维关联规则挖掘的算法。
补充资料：多维空间
“维”是一种度量，在三维空间坐标上，加上时间，时空互相联系，就构成四维时空。现在科学家的理论认为整个宇宙是十一维的，只是人类的理解只能理解到３维，打个比喻：一个智能生物生活在我们周围，但只能理解二维，那它就处在二维世界了吗？但在它们周围的我们却分明认为是三维，双方都是智能生物，谁对谁错！？？ 0维：没有长宽高，单纯的一个点，如奇点。 一维 只有长度 二维 平面世界 只有长宽 三维 长宽高 立体世界 我们肉眼亲身感觉到看到的世界 三维空间是点的位置由三个坐标决定的空间。客观存在的现实空间就是三维空间，具有长、宽、高三种度量。数学、物理等学科中引进的多维空间概念，是在三维空间基础上所作的科学抽象。 四维 一个时空的概念 日常生活所提及的“四维空间”，大多数都是指阿尔伯特·爱因斯坦在他的《广义相对论》和《狭义相对论》中提及的“四维时空”概念。我们的宇宙是由时间和空间构成。时空的关系，是在空间的架构上比普通三维空间的长、宽、高三条轴外又加了一条时间轴，而这条时间的轴是一条虚数值的轴。根据阿尔伯特·爱因斯坦相对论所说：我们生活中所面对的三维空间加上时间构成所谓四维空间。 一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间（因为有了时间）。 我们在物理学中描述某一变化着的事件时 所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度所以是一维的 而不是二维 简单地说：0维是点，没有长、宽、高。一维是由无数的点组成的一条线，只有长度，没有宽、高。二维是由无数的线组成的面，有长、宽没有高。三维是由无数的面组成的体，有长宽高。维可以理解成方向。 因为人的眼睛只能看到三维，所以三维以上很难解释。正如一个智力正常,先天没有一只眼睛,一只耳朵的人(太悲哀了.这样就没有双眼效应,双耳效应),他就很难理解距离了,他很可能认为这个世界是2维的. 一个简单的说法：n维就是n条直线两两垂直所形成的空间 因为，人类只能理解到３维，所以后面的维度可以通过数学理论构建，但要仔细理解就很难.在量子力学,目前仍在建立的膜理论,认为世界是11维的.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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