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。     

关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。     

改进的Apriori算法在高校教学管理系统中的应用

在关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种改进的Apriori关联规则算法,并将该算法应用于高校教学管理系统中的课程关联挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。     

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。     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。     

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.     

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。     

正负关联规则挖掘算法在电子商务网站中的应用

摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。     

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。     

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．     

—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。     

关联规则挖掘在旅游突发事件预测中的研究

基于数据挖掘中的关联规则挖掘及Apriori算法,研究了在旅游行业中用挖掘得到的规则对突发事件进行预测的方法.对突发事件进行了预处理,对与突发事件相关的规则进行了挖掘,提出了改进的关联规则算法,并获得了有意义的规则输出,并对这些关联规则在旅游业的应用进行了研究.     

基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法。采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测。研究结果表明：改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

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.     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进.在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则.理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的.     

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.     

面向基因测序数据的高效位点与表型关联挖掘算法

疾病表型通常会受SNP位点调控，挖掘疾病表型与SNP位点间的关联规则有助于提供个性化分子诊疗方案。由于SNP位点具有遗传异质性，在挖掘疾病表型与SNP位点间的关联规则时，需要将最小支持度阈值设为较低值，甚至是0，又由于SNP位点数据量庞大，这会使得关联规则算法时间复杂度极高。为此，提出了HEMAPS算法，通过使用线程并行处理和垂直数据格式改进Apriori算法。此外，为解决质量性状表型样本比例不平衡问题，提出了一种新的关联规则评价指标——匹配度。实验结果表明，HEMAPS算法的时间复杂度比Apriori算法明显降低。