基于关联规则的道路交通事故多发点成因分析

分析道路交通事故成因有助于改善道路交通环境、减少道路交通事故的发生。近年来,关联规则模型及其扩展在道路交通事故多发点成因分析中使用广泛。然而,使用关联规则中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法存在许多局限。在传统兴趣度度量方法和Apriori算法的基础上做出改进,使用频数分析法和改进的关联规则方法对事故多发点进行成因分析,并通过对方法实现的难易程度、分析效率和结果的有效性三方面进行对比,以使挖掘结果尽可能地贡献于事故多发点的成因分析。     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

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.     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

基于集群系统的并行关联规则挖掘策略

文章在分析已有并行关联规则挖掘算法的基础上,讨论了多处理器系统中影响并行关联规则挖掘算法性能的主要问题。提出了多数据源在集群系统中的分布策略、在集群系统中进行并行关联规则挖掘的过程与策略、挖掘过程中并行计算的模型与方法以及规则的合并机制。     

基于软集上逻辑公式的极大关联规则描述与挖掘方法

针对常规关联规则定义中未涉及项域划分的问题, 提出极大关联规则是对常规关联规则的有益补充. 以软集理论和软集逻辑公式为主要工具, 解决了常规关联规则和极大关联规则挖掘中相关核心概念的描述问题, 获得了二者的统一数学刻画. 实例分析表明, 与经典挖掘方法相比, 基于软集逻辑公式的极大关联规则挖掘方法能有效降低冗余, 并剔除无效规则, 提高了所得规则的准确性和挖掘效率.     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法，该算法虽然能有效地挖掘出关联规则，但是产生的冗余规则多，效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

基于压缩数据集的挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。     

挖掘典型的语言值关联规则

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,因此用户很难获得真正关注的语言值关联规则．本文提出一种挖掘典型语言值关联规则的算法,此算法将挖掘得到的语言值关联规则按照相同的后件进行分组,然后对每个分组中的语言值关联规则根据规则之间的不相似性进行聚类．最后从每个类中挑选出代表类原型的语言值关联规则作为典型的语言值关联规则．典型的语言值关联规则是语言值关联规则集合中最具有代表意义的规则．