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基于改进FP-growth的海上群目标挖掘
文献摘要：
海上目标状态呈现复杂多变的形势,须快速挖掘海上船舶的群组信息,以掌握海上目标态势.本文使用改进的FP-growth算法对海上船舶进行数据挖掘,使用基于时空分割的方法划分目标区域,挖掘频繁项集.首先清洗原始数据得到有效数据;其次使用线性插值方法处理船舶的轨迹方便后续计算;然后使用FP-growth算法,构建生成FP-tree;最后得到频繁项集,挖掘海上船舶群组信息.针对基于项集划分关联分析查找效率低的问题,本文使用基于Hash表拆分数据库和结点交换的方法挖掘频繁项集,在内存占用和时间消耗两方面比较算法的效率.使用AIS数据集进行验证,在给定的置信度和支持度下挖掘目标群组信息,验证改进算法的高效率.
文献关键词：
FP-growth算法;海上群目标;时空数据;Hash表;结点交换
中图分类号：
作者姓名：
岳建成;王玉玫;吴亚非;臧义华
作者机构：
华北计算技术研究所,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]岳建成;王玉玫;吴亚非;臧义华-.基于改进FP-growth的海上群目标挖掘)[J].计算机与现代化,2022(02):33-37
A类：
海上群目标,结点交换
B类：
FP,growth,海上目标,海上船舶,群组,时空分割,目标区域,频繁项集,原始数据,有效数据,线性插值,插值方法,tree,查找效率,Hash,拆分,内存占用,AIS,置信度,支持度,改进算法,时空数据
AB值：
0.280455
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