改进的Apriori算法在网络教学中的应用

通过探讨了网络教学中数据挖掘的常用方法,介绍了关联规则及Apriori算法,对该算法进行改进,并将改进的Apriori算法运用到实例,在网络教学中实现了个性化网页的推荐,提高了算法的效率.     

改进的Apriori算法在中医医案分析中的应用

为了解决Apriori 算法的不足,提出了改进的Apriori算法:进行剪枝侯选项目集时,采用生成频繁项目集和删除具有非频繁子集候选同时进行的方法来减少多余子项目集的生成.改进的Apriori 算法大大提高了频繁项目集即关联规则生成的效率,运行时间不及原算法的十分之一,同时节省了大量的存储空间.最后利用改进的Apriori 算法对中医医案数据进行关联规则挖掘,获得了良好的效果.     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

基于数据挖掘算法的电子图书馆智能推荐技术研究

针对电子图书馆的智能推荐服务,提出了一种基于数据挖掘算法的新方法.此方法采用中图分类号索引树计算读者的兴趣倾向程度,采用改进的K-means聚类方法实现兴趣相近的读者聚类,采用改进的Apriori算法实现关联规则挖掘并形成智能推荐建议.此方法在电子图书馆的实际应用中,为读者提供了预期的推荐服务,3个等级的满意度达到了92.8%.     

一种自适应快速关联规则挖掘算法

提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法——自适应快速关联规则提取算法。该算法以经典的Apriori算法及其他各种优化算法为基础，引入了自适应步长和扫描树的概念，并采用修剪法对Apriori算法进行了改进。理论分析与实验结果表明，该算法比Apriori算法的应用效率高，同时也证实了其有效性。     

基于分布式数据挖掘的隐私保护应用研究

首先简单介绍了几种经典的数据挖掘领域的算法,考虑到这些算法的优缺点及其应用领域,本文采用关联规则挖掘算法。由于Apriori算法的各种变形可用于提高算法效率和可伸缩性,最后选择采用单维单层布尔型的关联规则的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了扼要的介绍,并根据其算法的原理详细地设计了基于Web的分布式数据挖掘隐私保护方法。     

基于MapReduce并行的Apriori算法改进研究

基于MapReduce实现的Apriori简单并行算法,产生了大量值为1的键/值对,影响了算法效率.提出一种分组统计策略的Apriori并行算法,有效地减少了键/值对的产生.实验结果表明,改进的基于MapReduce并行的Apriori算法在时间性能上有了很大的提升,并且随着集群节点的增加,算法的加速比线性提高.     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

基于web数据挖掘的Apriori算法及其优化算法研究

从数据挖掘中的关联规则概念入手,介绍了关联规则挖掘中的核心算法Apriori实现过程,针对出现的瓶颈又介绍了几种Apriori算法的优化方法,最后指出了末来关联规则挖掘算法的研究方向．     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.