数据挖掘技术在试题质量评价中的应用

介绍了关联规则基本概念及Apriori算法,分析了关联规则挖掘在试题评价中存在的不足,提出了一种基于信息量的关联规则挖掘改进算法ARMABI.实验结果表明,该算法性能明显优于传统的关联规则挖掘算法,具有较高的推广价值.并且,对下一步工作进行了展望.     

基于遗传算法的农产品评价信息关联规则挖掘

随着农产品电子商务的飞速发展,各交易平台都储存了大量用户评价信息,挖掘这些信息中的强关联规则,可以发现其隐藏的价值。针对关联规则挖掘的经典算法—Apriori算法,在数据信息量庞大的情况下,效率低,运行时间长的不足,引入全局搜索算法—遗传算法,并对遗传算法进行改进,然后将该算法应用到某商务网站农产品评价信息中,挖掘其背后的价值,从而帮助商务网站优化其经营策略。     

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。     

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。     

基于概率统计的正负关联规则挖掘算法

正关联规则与负关联规则有着同样重要的作用,而传统的关联规则算法只能挖掘正关联规则.本文对关联规则的相关度进行判断,并在此基础上提出了一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验证明改进算法是有效的.     

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.     

兴趣关联规则的挖掘

通过对关联规则兴趣度的度量,在挖掘关联规则时可以避免无意义规则的产生。提出了一种度量关联规则兴趣度的方法,并给出了兴趣关联规则的挖掘算法。     

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。     

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.     

基于约束关联规则挖掘方法的研究与应用

关联规则挖掘应用于商业等领域,它能发现大量数据中的关联关系,为制定决策提供重要信息。将关联规则应用于客户关系管理,深化CRM的分析功能。针对企业要求和交叉销售的特点,分析基于约束关联规则挖掘方法,提出基于约束的FP-growth算法。分析表明,在CRM中应用基于约束关联规则挖掘方法,可以为企业制定销售策略提供有效的依据。     

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.     

网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

对网络通信中,安全指标间关联规则的挖掘速度缓慢问题进行研究。网络通信数据的高容量、多样性和复杂性,使网络安全指标间关联规则挖掘的信息处理难度较高、时间效率低,为此提出一种基于并行FP-树频集算法的关联规则数据挖掘方法并成功应用于网络通信的安全指标挖掘中。首先对网络通信数据进行Netflow流量数据采集,对其进行预处理以信息熵的形式存储。然后将频集压缩到频繁模式树上,再引入并行算法在多个处理器上为频繁模式树的节点创建条件模式库和条件模式树,在不同的并行处理器上进行同时处理,最后生成反映网络安全信息的关联规则。该方法提高了网络信息安全指标间关联规则挖掘的效率,在同样的支持度阈值和置信度阈值的条件下,可减少处理时间4~7 s。     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.     

基于关联规则的质量信息挖掘应用研究

基于关联规则的数据挖掘原理和方法能够帮助管理者进行有效决策.提出一种具有关联规则分析功能的通用质量管理信息系统框架,其中的关联分析模块能够对质量数据进行深层次挖掘,通过某大型制造企业质量管理信息系统的实施表明,该通用框架能够支持质量管理的持续改进,有效提高质量数据分析的精确性.     

基于关联挖掘技术的图书馆个性化信息服务

阐述了图书馆个性化信息服务以及关联规则数据挖掘技术,介绍了基于Apriori算法的数据挖掘实例。     

基于关联规则挖掘算法的改进研究

数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力.文章主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apriori算法的改进研究.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

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。