关联规则Apriori改进算法

在分析关联规则和Apriori算法原理的基础上,针对Apriori算法瓶颈提出一种改进算法,该算法直接产生项数最大频繁项目集.改进算法访问的数据量明显减少,尤其适用于只寻找项数最大的频繁项目集的情况,尤其适用于稀疏数据.实验结果表明改进算法提高了算法效率,改善了算法的性能.     

基于Apriori算法的改进关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的一个重要研究内容,主要用于从大量数据集中挖掘出有价值的数据项之间的关联关系.典型案例是超市的购物篮分析,主要对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,可以发现顾客的购买行为.本文依据Apriori算法的两个基本性质,即任何大项集的子集一定是大项集,非大项集的超集一定是非大项集,对经典的Apriori算法要多次扫面事务数据库的问题,作了一些改进,并进行仿真计算,结果表明,改进的算法确实减少了扫描次数.     

关联规则Apriori算法的改进

针对Apriori算法存在多次扫描数据库及产生大量候选项集的缺陷,提出了一种改进算法.该算法只需扫描数据库一次,并将事务变换成二进制存储到数据库,可节省存储空间、提高速度.实验结果表明,改进算法挖掘关联规则的效率有较大提高.     

关联规则Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则提取的经典算法,但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上。本文分析了该算法并进行了改进,使得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据,减少了数据运算,从而使算法更优化。     

关联规则Apriori算法改进研究与应用

为改进关联规则Apriori算法,首先对数据库中数据存储方法进行了变换,进一步简化为二进制存储并求得了项数最大的频繁项目集,实验研究结果表明.改进后算法效率明显提高.性能得到优化;同时,利用改进后的算法挖掘出学科中联系紧密的知识点潜在的规律,结论运用到教学中去可以有效的提高学科教学质量.本方法同样可以借鉴到其它学科课程或课程群中知识点规律挖掘中去.     

基于Apriori算法的购物篮关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术——数据挖掘更是得到了前所未有的重视。关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,用这些规则找出顾客的购买行为模式,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。通过发现这个关联的规则,可以更好地了解和掌握事物的发展、动向等。在市场营销、企业投资中具有重要的作用。     

关联规则中Apriori算法的研究与改进

Apriori算法是关联规则的一个重要算法。对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,通过对候选项集的属性进行加权运算,减少了产生的频繁集,提高了算法的效率,使算法产生的规则更有应用价值。     

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。     

一种关联规则Apriori算法的改进

关联规则Apriori算法自提出以来,有很多的改进算法,但大多是在改变最小支持度的大小,这样虽可提高Apriori算法的速度,但会漏掉一些有用的项集.本文结合以上问题,用一种科学的方法求出最小支持度,并在提取频繁项集的过程中动态地改变最小支持度的值,有效地解决了以上问题,提高了Apriori算法的效率.     

关联规则挖掘中Apriori算法的改进

介绍了一种关联规则挖掘中Apriori算法的改进算法.这种方法允许数据近似匹配模式,从而提高模式的整体支持度.这种方法对含有空缺数据的关联规则挖掘同样有用,使得空缺数据也能增加模式的支持度.最后,用样例数据库来说明了改进算法的效用.     

关联规则挖掘Apriori算法研究

随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大,人们对从这些数据中挖掘出相应的联知识愈来愈感兴趣,关联规则一个典型的应用实例就是市场购物分析.本文介绍了关联分析的概念Apriori算法及其改进技术,对Apriori算法地优缺点进行了评价.     

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.     

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MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法

针对经典的Apriori算法依赖内存,只适用于小规模数据集,在面对海量数据集时显得无能为力以及该算法没有考虑用户的需求情况等问题,提出了基于MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法。该方法首先对经典Apriori算法挖掘过程进行了改进,加入了用户的前后项约束规则,使得在挖掘过程中剪枝的程度更大并且获取到更加精准的规则。然后利用云计算的MapReduce编程技术,对改进的Apriori算法的各个步骤并行化。实验结果表明,改进的算法在处理不同的数据集时有一定的优势,然后经过MapReduce模型并行化后,提高了对海量数据的处理能力和效率,并且具有良好的扩展性。     

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。     

基于数据挖掘关联规则Apriori改进算法的入侵检测系统的研究

在众多的关联规则挖掘算法中,Apriori算法是最为经典的一个,但Apriori算法有以下缺陷：需要扫描多次数据库、生成大量候选集以及迭代求解频繁项集。因而提出了一种新方法,使Apriori算法产生的候选项集再通过数据库查找是否为频繁项集,从而提高算法的效率。最后针对入侵检测系统形成关联规则。实验结果表明,改进后的算法...     

基于改进Apriori算法的大学生成绩关联分析

高校教学管理信息系统积累了大量的潜在有价值的成绩数据信息。针对数据多,知识少的问题,结合数据挖掘技术中的关联规则算法的特点,利用改进的Apriori算法对计算机学院的学生成绩进行挖掘分析,发现不同学科之间的关联关系,并给老师及管理决策者提供指导。帮助老师及时调整课程内容,对可能出现不及格的部分学生提出警告,督促他们学习,提高教学质量。实验表明,改进后的算法效率明显提高,挖掘的关联规则能够很好的为教学安排及决策管理提供理论支持。     

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.     

挖掘关联规则中Apriori算法的一种改进

算法减少连接次数以及扫描数据库的次数从而缩短数据库扫描时间,利用项集有序性改进判断是否进行连接的策略,并利用标志位变化逐步消除无用事务,从而实现了事务压缩和项目压缩, 同时减少了判断时间。实验结果表明,经过优化了的Apriori算法在运行效率上有一定的提高。     

挖掘关联规则中对Apriori算法的一个改进

针对关联规则中的Apriori算法进行研究,提出了Apriori—B新算法,此算法只需要对交易数据库进行1次搜索,能大量减少I／O次数,且内存开销适中,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。