关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究

在分析经典关联规则挖掘算法的基础上.提出了一种改进的Aprioff关联规则算法.并进行该算法的UCI机嚣学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统.结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.     

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.     

关联规则挖掘的一种多剪枝概念格方法

多数据源上关联规则挖掘方法,由于各数据节点间相互通信的候选项集数目过于庞大或者挖掘过程需要对数据库进行多次扫描,导致挖掘算法效率不高。研究剪枝概念格(pruned con-cept laffice,PCL)中概念与频繁项集表示关系,定义剪枝格上的导出频繁项集,设计了一个利用多剪枝概念格从多数据源上挖掘近似所有关联规则的算法UMPCL(union algorithm of multiplepruned concept lattice)。利用一个频繁概念表示一些频繁项集以减少挖掘过程中产生的侯选项集数,使用与全局支持度相等的局部支持度对各子概念格进行剪枝,最后融合、剪枝各子剪枝格并提取全局关联规则。理论分析和实验验证表明该算法是有效的。     

基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联规则挖掘的效率.     

发展图书馆隶属学生社团拓展高校图书馆读者服务的内容和空间——以上海海事大学图书馆为例

随着信息技术的发展,高校图书馆读者服务的内容和空间都应该与时俱进.基于上海海事大学图书馆的实践,阐述了发展图书馆隶属学生社团对高校图书馆读者服务内容和空间拓展的意义.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

基于三层过滤的评价对象抽取

针对互联网中的产品评论信息,提出一种三层过滤的评价对象抽取方法.该方法采用一个自举式的抽取算法在评论文本中得到候选的评价对象和情感词;利用评价对象与情感词之间的关联度对候选词进行关联置信度计算,提取关联置信度高的评价对象以提高识别的准确率;引入一个不相关的平行领域对剩余的候选词进行领域置信度计算,挖掘低频的评价对象.3个公开数据集中的实验结果表明该方法能够显著地提高评价对象的识别效果.      

基于关联规则的态势预测方法

态势预测是网络态势感知的重要环节,可以为网络管理员提供必要的决策支撑。为了实现对网络的大数据管理模式,针对当前预测算法无法充分利用大数据优势的局限,提出了基于关联规则的态势预测方法。该方法综合考虑了大数据的特点和态势预测的需求,给出了方法的基本思想和实现流程。实验结果表明,提出的方法与传统预测方法相比,通过寻找数据间的关联物而不是非线性匹配来达到预测的目的,大大降低了计算的时间复杂度,提高了预测效率。     

如何写好统计分析

统计分析的广度、深度和力度决定于分析思路和表述思路,归结于写作思路。提高统计分析的广度、深度和力度,必须在写作思路的培养锻炼上下功夫,达到升华和提高。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。