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.     

Apriori算法在消费市场价格分析中的研究与应用

在介绍关联规则基本原理的基础上,对Apriori算法进行了详细的分析和研究,并将Apriori算法应用于消费市场价格数据中,挖掘出了各种农副产品价格之间的关联关系,即从大量的农副产品价格数据中挖掘出了大米、玉米、大麦和羊肉、牛肉价格之间的关联规律.     

关联规则的哈希修剪算法研究

关联规则是数据挖掘的一个基本方法,本文首先介绍传统的Apriori算法的过程,分析它在处理大数据集时存在的问题.提出关联规则的一种改进算法,称为哈希修剪算法.然后比较改进的算法与传统的Apriori算法在算法时间复杂度、性能上的差异.通过实验得出,哈希修剪算法在数据挖掘中能够更加有效的处理数据.     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.     

关联规则算法的研究及其在教学评价中的应用

对Apriori关联算法进行了研究和改进,对算法改进前后的性能进行了比较,结果表明改进后的算法比Apriori算法的执行效率高;并以学生评教为例,对以往大量数据进行关联分析,建立了基于预处理关联规则的评价指标体系,为教学评价的科学性提供了有力依据.     

产品营销客户信息关联模式挖掘与分析

介绍了以关联规则方式对商业销售中客户数据进行分析的方法,实际运用中以某商业网点化妆品销售中客户信息的数据集为例,针对销售客户信息的具体特点给出了一种改进的Apriori算法.实践表明,改进后的Apriori算法,可以减少无意义规则的产生,提高挖掘效率.     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

基于矩阵的频繁项集发现算法

Apriori算法是关联规则的经典算法.在分析经典Apriori算法的基础上,提出了一种有效的基于矩阵的Apriori的改进算法.该算法应用了矩阵的思想,只需对数据库扫描一次,即可得到频繁项集,大大提高了算法的效率.     

关联规则挖掘的Apriori算法综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。     

关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。