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數(shù)據(jù)挖掘課后習(xí)題(已修改)

2025-04-06 03:00 本頁(yè)面
 

【正文】 (實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目) DBLP數(shù)據(jù)集包括100萬(wàn)篇發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)會(huì)議和雜志上的論文項(xiàng)。在這些項(xiàng)中,很多作者都有合著關(guān)系。(a) 提出一種方法,挖掘密切相關(guān)的(即,經(jīng)常一起合寫(xiě)文章)合著者關(guān)系。解決問(wèn)題的大致過(guò)程:1. DBLP數(shù)據(jù)集是一個(gè)XML文件,先對(duì)XML文件解析,得到一個(gè)超過(guò)1G的TXT文件,處理文件數(shù)據(jù)格式,并截取前20000行數(shù)據(jù),格式如下圖: 2. 使用FPTree算法,設(shè)置支持度為3,得到的滿(mǎn)足條件的頻繁項(xiàng)集如下圖: 說(shuō)明:以上結(jié)果只是一部分,由于數(shù)據(jù)集很龐大,限于篇幅,不便全部展示。(b) 根據(jù)挖掘結(jié)果和本章討論的模式評(píng)估度量,討論哪種度量可能比其他度量更令人信服地揭示緊密合作模式。關(guān)于作者A(Dimitris Papadias)和作者B(Yufei Tao)的22的相依表(顯示期望值)
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