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。     

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．     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

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。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

基于关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则，分析了关联规则中的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及CRApriori算法，并且阐述了各种算法的主要特点。     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

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。     

基于分辨矩阵的关联规则挖掘改进及实现

Apriori算法是关联规则数据挖掘领域中最重要的挖掘方法,针对Apriori算法中挖掘频繁项集的效率问题和产生关联规则的合理性问题,改进相关定义及其使用,并提出改进的Apriori算法,然后将改进算法用于教学评价仿真系统.仿真结果表明,改进算法可高效、合理地挖掘关联规则,为做好课程安排和教学工作提供支持.     

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。     

改进的关联规则挖掘算法-MIFP-Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。     

Apriori_Q:关联规则的有效求解

通过对Apriori算法的分析，提出了一种关联规则挖掘的改进算法Apriori_Q。该改进算法减少了模式匹配和对数据库访问的次数，理论分析与实验结果表明，Apriori_Q提高了关联规则生成的效率，因而更具有实用价值。     

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.     

数据挖掘关联规则Apriori算法的优化

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能.     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

—种改进的Apriori算法及应用

文章在分析研究关联规则挖掘Apriori算法的基础上,对Apriori算法做了进一步改进。改进的算法采用压缩候选项的方式,大大减小了不必要的开销,从而提高了挖掘速度。