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相似文献
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1.
定义了一系列关联规则的相关概念,然后,针对现有的销售事务数据库,提出了一种改进的获取多层次信息方法,并据此对各数据进行压缩编码,减少自理遇时,借助频繁集和交互式技术,实现多个概念层瓷交互式挖掘,以按用户实际需要提取出其感兴趣的关联规则,从而提高了挖掘速度和运行效率。  相似文献   

2.
本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。  相似文献   

3.
概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取关联规则相比较,不需要计算频繁项目集,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少了大量冗余的规则,提高了挖掘效率。  相似文献   

4.
多层关联规则涉及多个抽象层中的项,它是通过有概念分层的关联规则挖掘而产生的.传统的方法仅考察每个概念层次内是否有用户感兴趣的规则,而忽略了不同概念之间的规则.另外,很多挖掘出的规则并不是用户感兴趣的.提出的关联规则的下钻操作沿袭了OLAP中下钻的概念,它是通过对已经挖掘得到的用户感兴趣的规则进行再分析,挖掘出用户感兴趣的子关联规则,从而达高效挖掘多层关联规则的目的,且这种规则不局限于同一概念层次内.  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
基于量化概念格的关联规则挖掘   总被引:4,自引:0,他引:4  
在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化 ,得到量化概念格。利用量化概念格可以清晰地表示知识 ,从而便于挖掘包括关联规则在内的多种规则 ,与经典的 A priori算法相比较 ,规则表示更简捷、直观 ,尤其重要的是用户可根据自己的兴趣交互地挖掘关联规则 ,不需要计算频繁项目集 ,因而提高了挖掘规则的效率 ,适用于大型数据库中关联规则的挖掘  相似文献   

7.
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.  相似文献   

8.
关联规则技术在数据挖掘中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

9.
关联规则挖掘研究综述   总被引:6,自引:0,他引:6  
介绍了关联规则挖掘的一般概念,并对一些典型算法进行了介绍,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.  相似文献   

10.
基于平行坐标技术的关联规则可视化模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.  相似文献   

11.
基于关联规则挖掘的汉语语义搭配规则获取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对自然语言处理系统在短语分析时的词汇排歧和结构排歧需要,本文提出了一种基于语料库的汉语短语语义搭配规则自动获取方法.该方法以《知网》为语义知识资源,在标注了句法语义信息的汉语短语熟语料库基础上,先采用数据挖掘中元规则制导的交叉层关联规则挖掘方法,自动发现汉语短语的语义搭配规律,再根据统计结果自动优选后生成语义搭配规则库.实验结果表明该方法是切实可行的.运用该方法自动获取的语义搭配规则具有较好的排歧效果.  相似文献   

12.
探讨基于粗糙集理论的分布式检测系统在数据不相容情况下的处理算法,包括上、下近似集和边界集的确定,然后根据下近似集和边界集确定出规则,删除冗余规则后得到融合中心的所有规则。文中通过实际数据说明具体处理过程,验证该算法正确性和有效性。  相似文献   

13.
基于粗集的空间对象分类学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对二维空间对象分类问题,提出将粗集方法应用于分类规则的学习.首先建立空间分类信息表,然后采用粗集方法约简条件属性、提取分类规则,并采用多种指标对规则进行评价.通过实验结果分析,证明粗集方法能够有效用于学习空间对象分类规则.  相似文献   

14.
针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。  相似文献   

15.
传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.  相似文献   

16.
传统试卷分析系统一般只是对考试成绩做简单的整体统计,如平均分、等级、不及格率等,用户缺乏对试题知识点掌握情况关联程度的准确了解。针对该问题提出一种基于用户反馈的关联规则挖掘算法。首先对原始数据进行预处理,得到试卷知识点评分权重表和二进制的学生得分率表。然后建立一个根据用户选择层数输出关联规则,以及查询与选定知识点相关的规则的新方案。最后,提出了一个考虑用户反馈、支持度和置信度阈值的关联规则挖掘算法,以过滤无用规则,提高挖掘效率。对VB试卷数据应用该算法,发现了基于用户反馈的有趣关联规则。实验结果表明基于用户反馈的关联规则挖掘优于其他关联规则挖掘算法,更易获得有趣的关联规则。  相似文献   

17.
针对目前上下文规则生成方法通常是依靠人工定义的,提出一种修正的ID3算法用于虚拟环境上下文规则的自动生成.该算法先构建上下文决策树,然后再将此树自动转换成规则集.实验结果验证该算法在生成规则的有效性与计算效率上具有良好性能.  相似文献   

18.
针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.   相似文献   

19.
提出一种基于规则引擎的管理系统的设计方法.该系统使用MVC模式、SSH框架来实现业务逻辑的分层,并采用Java规则引擎Drools进行模式分离和匹配的方法,然后以基于业务规则管理系统的企业进销存管理系统为实例说明系统的实现过程.  相似文献   

20.
在Petri网理论基础上,对ECA规则进行了建模研究,建立了基本Petri网模型. 对如何用Petri网表示具有复合事件ECA规则进行了专门分析. 提出了扩展的Petri网系统,并综合考虑ECA规则自身特性,建立了ECA规则系统Petri网模型,比较全面地反映了ECA规则系统特性. 通过构建可达树和变迁序列,可以较为清楚地了解ECA规则系统及其行为特性,便于对规则系统进行合理性验证,以帮助系统管理员对其进行分析和管理.  相似文献   

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