关联规则挖掘中层次算法的研究

对层次算法中的Apriori、AprioriTid等典型算法进行了分析、探讨和评价。     

基于Apriori算法的购物篮关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术——数据挖掘更是得到了前所未有的重视。关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,用这些规则找出顾客的购买行为模式,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。通过发现这个关联的规则,可以更好地了解和掌握事物的发展、动向等。在市场营销、企业投资中具有重要的作用。     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的“决策支持”问题所激发。对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨，对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明，对自连接操作的提高效率问题加以论证。通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集。     

数据挖掘中的关联规则

关联规则（Association Rules)是数据挖掘（Data Mining)中的重要工具，系统综述关联规则的各种形式及研究动态，供读对不同的对象与背景，有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题。     

数据挖掘技术在教学评价中的应用

在基于Internet的网络教学中,教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.由于教师的教和学生的学处于一种时空分离状态,如何正确、有效地评价教学质量和教学效果,如何在庞大数据中发现隐藏的关系和规则不是件容易的事.文中将数据挖掘中的关联规则算法运用于教学评价,通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性,提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务.     

聚类多维数字属性的关联规则

提出一种有效开采多维数字属性关联规则的算法。为解决返回规则太多的问题，利用聚类技术把开采出来的关联规则进行分类，从而使所开采的规则量显著减少，同时使得结果更易理解。     

基于正、负关联规则的数据挖掘探讨

传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的"决策支持"问题所激发.对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明,对自连接操作的提高效率问题加以论证.通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集.     

数据挖掘技术在教育中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,并且将将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则。     

遥感影像关联规则数据挖掘

随着遥感影像的应用越来越广泛，从海量数据的遥感影像中智能化提取有用信息正在被广泛地研究，这就是数据挖掘技术问题，借用一个简单的实例研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在遥感影像属性提取中的应用，应用Apriori算法提取了植被、坡度、降雨、山火之间的关联，为相关的决策支持提供了参考．     

分布式关联规则挖掘系统实现

提出一种基于AprTidRec算法的分布武关联规则挖掘算法,并通过实验验证了算法运行的有效性。给出基于局部一全局通信模式的分布式关联规则挖掘方案,并在此方案基础之上进行了系统实现。     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点，结合联机分析处理技术，提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法，以合肥农河超市实际数据作为测试数据，给出了两种算法的实验结果，结果表明，两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异，分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘。     

关联规则数据挖掘方法的研究

在数据挖掘技术中有很多研究领域,关联规则数据挖掘就是其中一个重要的研究方向,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着极其重要的应用价值。分析和研究Apriori算法,针对该算法中存在的效率瓶颈问题,提出了一个改进的挖掘算法FDBM_Apriori算法,并实现了该算法。理论和实验证明,FDBM_Apriori算法具有良好的性能。     

挖掘关联规则的数组方法

讨论了在大数据库上挖掘关联规则的数组方法.给出了一个数组方法,它效率更高,扫描整个数据库最多两遍.     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．     

一种改进的关联规则挖掘算法

在Apriori算法基础上，给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索，能大量减少L／O次数，且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较，本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。     

一种提取关联规则的数据挖掘快速算法

提出了一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法。该算法以典型的Apriori和DHP算法为基础，提出了中间检查点、等从项目类等概念，并对Apriori中的Apriori-gen算法进行了改进。结果表明，它较Apriori有明显的提高。     

基于数据挖掘关联规则的微粒群算法

本文在对微粒群算法进行改进的基础上,提出了基于数据挖掘关联规则的微粒群算法,理论分析和仿真结果表明该算法是有效的.     

数据变化关联规则挖掘方法及算法

数据 中有许多数据是处于不断变化中的,对于这些数据,人们希望能对其未来的取值作出预测,预测的结果并不需要知道这些数据的具体取值,而只需得出一个变化范围,提出发现此类变化中关联规则的２种算法。