基于关联规则的电力仪表企业故障诊断

在数据挖掘和关联规则技术的基础上,提出采用经典Apriori算法对电力仪表企业产品数据信息进行挖掘,获取产品故障规则信息,并抽取出不同支持度下的故障规则,实例证明采用该方法产生的规则有利于企业技术部门和决策者进行决策,能更好地为他们提供参考信息。     

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。     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

基于项目集的关联规则数据挖掘

为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法，分析了该算法存在的问题并提出解决方案，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

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．     

基于关联规则数据挖掘的研究及应用

在研究了经典的关联规则算法Apriori之后,提出了类Spriori的数据挖掘算法分析学生频繁访问的页面路径,用以提供有用的信息给网络课程设计者以及授课老师,来解决学生在网络学习过程中产生的“信息迷航”问题。     

基于关联规则的数据挖掘技术在铁路物流行业中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术中关联规则的基本概念以及Apriori算法,并将其应用到铁路物流行业管理系统中,从而得到货物种类及运输方式之间相互关联的知识,更好的帮助铁路物流行业调整乃至开发新的运输产品,提高铁路物流的效益。     

基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用

关联规则挖掘是数据挖掘中重要内容之一。使用Apriori算法,根据病人的症状及疾病进行对病人的就诊资料挖掘,归纳出症状及疾病之间关联规则,并简要探讨其在医疗信息系统的应用。     

数据挖掘中关联规则集的优化

尝试重新定义了正关联规则和负关联规则,并给出它们的兴趣度,从而统一了正、负关联规则的评价标准.在此基础上,采用逻辑的方法查找极小矛盾集以判定关联规则集的一致性,通过修改极小矛盾集中的规则消除关联规则集的不一致,从而优化原有的关联规则集.     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法,分析了该算法存在的问题并提出解决方案,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.     

基于关联规则挖掘的数据质量提高方法研究

为了提高数据质量,提出了在数据录入、校对系统中引入关联规则挖掘,并给出了具体设计思路、体系结构和实现要点.实验结果表明,该方法实现了数据录入、校对准确和高效的预期目标.此方法对平均分布的数据具有一定的通用性.     

基于关联挖掘技术的图书馆个性化信息服务

阐述了图书馆个性化信息服务以及关联规则数据挖掘技术,介绍了基于Apriori算法的数据挖掘实例。     

Carma关联规则算法的一种改进

首先介绍了由Christian Hidber提出的在线挖掘关联规则算法Carma，然后提出了对该算法的若干改进．减弱了原算法第一步中当前交易的子集v被插入集合V的条件，同时改进了maxMissed的计算公式，使其计算更为简单．实验表明，以上改进提高了算法的速度．     

在线挖掘关联规则算法的改进

介绍了由ＣｈｒｉｓｔｉａｎＨｉｄｂｅｒ提出的在线挖掘关联规则算法Ｃａｒｍａ,提出了该算法的若干改进,减弱了原算法第一步有交易的子集ｖ被插入集合Ｖ的条件,同时改进了ｍａｘＭｉｓｓｅｄ的计算公式,使其计算更为简单。实验证明,以上改进提高了算法的速度。     

基于粗糙集的关联规则数据挖掘在层流冷却中的应用

卷取温度过程控制主要是通过传统数学模型进行描述,而层流冷却过程是一个非常复杂的非线性过程,尤其是对于低温卷取的温度控制,难以用数学模型精确表达.以攀钢热轧板厂层流冷却系统实测数据为基础建立采样数据的决策表,运用粗糙集理论将采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言数据关联规则支持度和可信度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则,通过动态的模糊模型的建立,优化传统层流冷却数学模型.实测数据运算表明,该方法可以将原模型的卷取温度控制精度提高1%~2%,具有很好的应用前景.     

隐私保持关联规则挖掘方法

介绍了隐私保持关联规则挖掘的研究概况，提出了考虑隐私保持的关联规则挖掘分类方法，对现有的隐私保持关联规则挖掘方法进行了分析和评价，并对隐私保持关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

应答型数据的关联规则挖掘算法

分析了关联规则传统挖掘方法在应答型数据应用领域中的不足,定义出应答试题与应答者的信息量度量策略,在此基础上提出一种新的基于信息量的关联规则挖掘算法.