关联规则及其在石油期货价格预测中的应用研究

针对Apriori算法及其变种的不足,提出了一种基于支持度计数矩阵和事务数据库布尔矩阵的新算法,利用此算法挖掘石油期货价格历史数据中的频繁项集,根据给定的最小支持度和最小置信度从挖掘结果产生关联规则,对关联规则在石油期货价格预测中的应用进行了探索,并提出了进一步的研究方向.     

一种基于Bloom Filter的频繁模式挖掘算法

挖掘最大频繁项集是多种数据挖掘应用中的关键问题.针对频繁模式挖掘的可扩展性问题,基于Bloom Filter的相关理论,提出了一种"挖掘最频繁的K个元素"的Mining Top-K算法.该算法基于推广的Bloom Filter的数据结构,能够较为准确地筛选出数据流中出现最频繁的K个元素,并估算这K个元素的出现频数.实验结果表明:该方法在具有低空间复杂度特性的同时又不会失去准确性.     

基于关联规则挖掘的航空设备故障诊断研究

为充分挖掘利用航空公司机队维修记录,进行机队设备故障诊断和定位,提出了一种基于关联规则挖掘的航空公司机队设备故障诊断方法.在综合研究Apriori算法和FP-Growth算法原理的基础上,结合收集到的航空公司波音737NG机队维修记录,采用4.0.0版本的R语言编程软件编程实现了上述两种关联规则挖掘算法.为证明Apri...     

数据库中布尔型及广义模糊加权关联规则的挖掘

引入布尔型加权关联规则和广义模糊加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法．     

网络信息披露制度下XBRL金融数据的频繁模式并行挖掘

信息披露制度是上市公司为保障投资者利益、接受社会公众的监督而依照法律规定必须将其自身的财务变化、经营状况等信息向社会及监管部门公开或公告,以便投资者充分了解情况的制度.XBRL作为一种基于XML的可扩展性商业报告语言,目前已广泛应用于财务信息披露制度中,并逐渐成为了信息披露制度的标准数据格式.对XBRL的规范、分类、实例文档进行研究,基于MapReduce和HDFS提出可用于海量XBRL数据的频繁模式并行挖掘方法,基于我国上市公司的XBRL实例数据进行了实验,取得了良好的效果.     

关联规则向量化挖掘算法及其在车险精算中的应用

本文首先回顾了关联规则的基本概念和传统的Apriori算法，然后利用关联规则的数据库是布尔型数据库的特点，在计算关联规则的支持度和置信度的时候引进向量数乘和向量内积的概念，得到关联规则向量化挖掘算法ARVDA，避免全数据库逐条记录模式匹配和属性分层，提高算法的速度．最后，本文利用提升度量关联规则的重要性，采用单独追踪和对比分析方法，衡量车险精算中风险因子的有效性．结果表明把车辆使用性质作为车险定价的分级因素是比较合理的，对于非运营车辆需要合理的费用附加．     

图模式挖掘中的子图同构算法

图模式挖掘问题在Web挖掘、生物信息学、社会关系等众多领域有广泛的应用,它涉及到子图的搜索以及子图的同构问题.这两个问题都具有相当高的计算复杂度,现有的子图同构问题大多采用最小编码算法,但对无标签图特别是对无标签无向图,该算法效率较底,从而子图的同构成为图模式挖掘问题的一个瓶颈.针对无标签图,以代数理论为基础,分别利用度序列和特征值构造了两种子图同构算法,用于对有向图和无向图的同构判别.最后对2个真实生物网络进行了仿真实验,结果表明,算法的效率优于现有算法.     

基于协方差的FP-Growth算法在ERP中的研究与应用

文章简要介绍了关联规则挖掘技术,通过对经典算法FP-Growth在某鞋业ERP系统中的应用分析,发现了FP-Growth算法挖掘的部分数据无用的缺陷,提出了一种增加协方差兴趣度阈值的改进算法—CovFP-Growth算法.该算法采用协方差的概念,能够更准确地挖掘出交易集中不同产品间的紧密相关性,减少产生的无用规则,为ERP的产品预测计划决策提供了良好的理论依据和实现方法.     

基于多层次模糊关联算法的通用航空产业知识挖掘研究

为挖掘通用航空产业领域知识的类型与发展规律,明确产业规划、推动产业健康发展,利用采集的3869份通用航空产业主题相关的网页资料,根据主题信息的关键词对通用航空产业领域知识进行分类,并基于多层次模糊关联算法进行知识挖掘分析.结果表明,通用航空产业领域知识中的通用航空产业主体与通用航空产业产品存在着紧密的联系和规则,而且采...     

关联分析技术在刑事犯罪分析中的应用

介绍了数据挖掘的关联分析技术,对典型的关联分析算法进行了分析和研究,给出了刑事案件分析中应用关联分析的挖掘思路和方法,并以"两抢一盗"案件为例进行分析和验证.     

基于灰色关联分析的企业经济效益评价

本给出了一种应用于企业经济评价的灰色关联分析方法,并给出了一个实例。     

基于灰关联分析的雇员绩效评价模型及应用研究

针对绩效考核的复杂性和现有绩效评价方法的局限,建立了一个基于灰关联分析的雇员绩效评价模型.其特点一是可以判断员工实际绩效与理想绩效之间的差距;二是可用于同时对多个员工绩效实施评价;三是能够向被评价对象提供有效的反馈信息.将此模型应用于某企业员工的绩效考评,取得了较好的应用效果.     

基于最大灰色关联度的聚类方法分析

利用多元统计学的最短距离法原理,定义了不同类别之间的关联度,构造了一种基于最大灰色关联度的聚类方法,建立了最大灰色关联度模型,并对模型进行求解,结果表明,新的聚类方法纠正了已有的灰色关联聚类中聚类原则存在的缺陷,从而为聚类提供了更有说服力且易于计算的方法.最后通过实例验证了该方法的客观性和有效性.     

基于前景理论的多目标灰色关联决策方法

针对决策者风险态度对多目标决策的影响,提出了一种基于前景理论的多目标灰色关联决策方法.通过奖优罚劣的线性变换算子对原始数据进行规范化处理,得到不同目标下的正负理想方案.以各方案与正负理想方案的关联系数为参照点计算各方案的前景矩阵,在此基础上构建方案综合前景值最大化的优化模型,求出不同目标下的最优权向量,进而求出综合效果测度矩阵,对每个局势进行排序.最后通过实例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于理想灰关联距离的课程评估方法

综合灰色系统理论、理想解法和欧氏距离,提出了一种新的基于理想关联距离度的课程评估方法,给出了建立评估模型的基本步骤.定量处理的指标,经过理想化、标准化后,定义关联数,由此计算关联距离度.通过灰色关联距离度,建立了一种接近最优方案远离最差方案的评估模型.并通过学院近期的课程评估实例分析,验证了该方法的准确性和可行性.     

基于灰色关联的驾驶员驾驶失误分析

通过讨论驾驶员驾驶失误的影响因素,把驾驶失误系统看成是多因素的、关联的、整体的、复杂的灰色系统,从而用灰色关联分析法对驾驶失误系统进行因素分析.灰色关联度分析是通过对灰色系统中有限数据列的分析,寻求系统内部诸多因素之间的相互关系,找出影响目标值的主要因素,进而从总体上把握系统动态运动规律.     

基于改进熵和灰关联分析的模糊物元分析模型及应用

借助改进熵权法对评价指标进行赋权,在灰关联分析和模糊物元分析理论的基础上,建立了改进熵和灰关联分析的模糊物元分析模型,根据灰色关联度的大小对评价对象进行排序,并将其应用到综合评价中,通过实例,说明此模型的合理性.