关联规则在冠心病中医临床证型诊断中的应用

利用冠心病个体化诊疗系统,采集患者信息,运用关联规则方法对患者的信息进行挖掘分析,挖掘出的信息对医师的临床诊疗有重要参考价值.在此采用基于最小提升率的关联规则挖掘方法,实验表明基于最小提升率的关联规则在中医证型诊断模型中有良好的分类性能.     

基于相似性的关联规则启发式发现

找出众多关联规则中用户感兴趣的关联规则,除靠最小支持度和最小可信度外,把相似性计算融合到通过剪枝选出用户感兴趣规则的模板理论中.提出一种基于相似性的关联规则启发式发现方法.该方法有效地解决了模板理论中的由于描述模糊而导致的不合理剪枝的问题.     

基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用

随着医院信息系统(Hosp ital Inform ation System,H IS)在医院的广泛应用,特别是数字新技术在门诊系统中的广泛应用,医学数据挖掘提高了医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供了科学的、准确的决策.本文使用关联规则中的Apriori算法挖掘医院病人的就诊资料,并且归纳出症状及疾病间之关联规则,并探讨其在医疗信息系统的应用.     

关联规则的新颖性评价

关联规则的挖掘就是要发现所有支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则.最常用的关联规则评价方法就是支持度-可信度评价.本文提出频繁项集的新颖性概念,并对新颖性评价方法进行阐述.     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

数据挖掘中关联规则的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,本文针对关联规则的维护问题,在事务数据库不变前提条件下对最小支持度和最小可信度进行改变,设计实现了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

基于关联规则的脂肪肝与血脂异常的相关性分析

目的:发现不同年龄、性别的人群及不同类型的血脂异常与脂肪肝之间的关系,为早期防治高脂血症及脂肪肝提供科学依据.方法:选择体检数据中性别、年龄、甘油三酯TG、总胆固醇TC、高密度脂蛋白胆固醇HDL、低密度脂蛋白胆固醇LDL以及肝脏彩超结果作为源数据库,利用Apriori算法进行关联规则挖掘;最后对产生的规则进行解释.结果共形成34个强关联规则,这些强关联规则中蕴涵脂肪肝发病与性别、年龄及各类型血脂异常之间的关联关系.结论:本方法有利于发现隐藏在大量体检数据中有价值的信息,为医院体检中心提供了新的研究方法,具有一定的应用价值.     

Model_Apriori模型在医疗决策支持系统中的应用

本文主要讨论了Modd_Apriori模型在医疗决策支持系统中的应用.模型Model_Apriori是单维关联规则挖掘模型.它主要用于完成从医院现有数据库中挖掘知识,以便使医院的管理者通过挖掘到的知识来调整对医院的管理.本模型主要应用关联规则中的Apriod算法.     

基于关联规则及BP神经网络的风电场输出功率预测

针对风电场输出功率预测受气象因素不确定性和异常历史数据的影响而出现的预测结果精度不高的问题,提出基于关联规则及BP(back propagation)神经网络的风电场输出功率预测方法.对异常和缺失数据进行处理,采用改进K-means聚类算法对温度/风速气象数据进行聚类分析,使用Apriori算法挖掘风电场输出功率与气象因素间的关联规则,将关联规则应用于BP神经网络.将4种方法的预测误差进行对比,结果表明:相对其他3种方法,该文方法的最大相对误差、最小相对误差、平均相对误差均最小;其最大相对误差不超过5.78％,最小相对误差仅为0.01％.因此,该文方法能提高风电场输出功率预测的准确度,具有有效性.     

口腔卫生行为与口腔保健的重要性及其内容和方法

该文从口腔常见疾病及其表现和危害出发,说明患者患病后必须到正规医院就诊的重要性。同时心脑血管疾病、糖尿病、吸入性肺炎、胃肠道系统疾病、神经内科疾病、肥胖病、艾滋病以及孕产妇疾病等全身疾病与口腔疾病密切相关,可见口腔卫生行为与口腔保健对增进身心健康、延长生命、提高生活质量有重要意义。进而阐述了口腔预防医学的发展及其在口腔卫生行为养成与口腔保健中的意义,给出了健康口腔卫生行为的内容和自我口腔保健的方法。     

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．     

分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术

传统方法实现过程复杂、历史复杂时态数据的片面性,导致其无法全面地描述时态数据;且相似性计算无法准确匹配具有动态性与复杂性的时态数据,造成提取精度低。为此,提出一种新的分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术。设计动态RBF神经网络,对分布式多空间数据库中未知动态进行识别和建模;通过建模结果完成对复杂时态数据的描述。依据加权关联规则与时态关联规则对支持度和置信度的定义,获取T-FS-tree加权时态关联规则中支持度和置信度。将复杂时态数据描述序列、最小支持度、最小置信度作为输入,将加权时态关联规则作为输出,建立T-FS-tree加权时态关联规则挖掘算法。按照向量计算获取加权时态频繁1项集以及频繁2项集,依据获取的加权时态频繁项集建立初始频繁项集树;依据初始频繁项集树获取全部时态频繁项集;通过获取的频繁项集产生加权时态关联规则。从所有关联规则中选择优先度高的规则,构建的复杂时态数据提取器,实现复杂时态数据提取。实验结果表明,所提方法复杂性低,提取结果更加全面、可靠,有很高的准确性。     

基于Rough集的单维布尔关联规则的挖掘算法

利用Rough集理论中关于等价类的概念，提出了单维布尔关联规则问题挖掘算法，考虑到关联规则设定单一最小支持度阈值的局限性，提出使用多个最小支持度的办法进行频繁项集的发现，利用兴趣度对单维布尔关联规则进行评价.     

数据挖掘中的增量式关联规则更新算法

设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能.     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.     

一种多最小支持度加权关联规则挖掘算法

针对实际交易数据库中,不同项目的重要性和出现概率各不相同的两个问题,提出一种基于等价类和多最小支持度的加权关联规则算法,从而挖掘出那些覆盖较少数据但却有意义、用户可能更感兴趣的关联规则。算法按照项目的最小支持度升序对交易记录进行等价类划分,然后按照项目的最小支持度降序依次求出每一等价类内的加权频繁项集。算法采用垂直数据库的数据表示形式,挖掘过程中避免了对数据库的重复扫描。对比实验结果证明,改进算法具有良好的挖掘性能。     

基于频繁2-项集的数量关联规则挖掘方法研究

关联规则挖掘方法自提出以来已有很多改进算法,但均局限于布尔关联规则的挖掘.已有的数量关联规则挖掘主要考虑了连续属性值离散化、最优的数量关联规则挖掘等问题,但存在过小支持度和过小置信度问题.研究了这一问题并提出了一个在频繁2-项集的基础上挖掘数量关联规则的改进算法.它不仅可以用于典型的购物篮分析,还可以用于购物篮分析不能完成的关联规则挖掘问题,如带数量的捆绑销售问题.     

一种有效的关联规则增量式更新算法

本文针对在事务数据库不变 ,最小支持度和最小可信度发生变化的情况下 ,如何进行关联规则的维护问题进行了研究 ,并提出了一种有效的增量式更新算法     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。     

数据挖掘中并行离散化数据准备优化

在海量数据挖掘中,针对元数据的离散化数据准备处理能有效提高数据挖掘效率.本文提出了一种并行比较并获得最优离散化的数据准备算法(AOA),针对不同数据集,先进行数据集的特性检测以获得数据集分布特性,按照分布特性进行数据集的异常值检测和剔除,并行完成与分布特性适配的离散化方法处理,通过比较不同离散化方法的熵、方差指数、稳定性参数的最小欧氏距离,根据三个参数自动化比选,获得最优离散化的预处理成果.仿真表明,对不同样本数据库进行关联规则挖掘结果中,比较四种固定的离散化数据预处理方法,在使用AOA数据准备算法并行比选出最优的离散化来数据预处理后,在不同最小支持度阈值情况下,挖掘得到关联规则数都更少,因此效率得到提高.