用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的“决策支持”问题所激发。对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨，对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明，对自连接操作的提高效率问题加以论证。通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集。     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的"决策支持"问题所激发.对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明,对自连接操作的提高效率问题加以论证.通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集.     

关联规则的不确定性度量研究

自动地从数据库中挖掘关联规则是非常重要且十分有用的，这是因为已开发和研制的数据广泛地遍布于整个世界。关联规则的不确定性由两个因子：支持度和可信度来度量．该文研究和给出已有的度量的性质，为进一步开发数据挖掘软件提供参考。     

多最小支持度下的关联规则及其挖掘方法研究

数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识技术，是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一，获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点。针对目前大多数挖掘算法只能发现单一支持度下的关联规则问题，文中提出了一种基于多支持度的挖掘策略及在原有AprioriTid算法基础上的改进算法。     

分布式关联规则挖掘系统实现

提出一种基于AprTidRec算法的分布武关联规则挖掘算法,并通过实验验证了算法运行的有效性。给出基于局部一全局通信模式的分布式关联规则挖掘方案,并在此方案基础之上进行了系统实现。     

数据挖掘技术在教育中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,并且将将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则。     

基于数据挖掘的图书馆管理模式分析

随着信息技术的发展,数据挖掘技术在图书馆管理方面得到了广泛应用。本文介绍了数据挖掘的基本内涵,分析了数据挖掘的功能和常用方法,在此基础上提出了一个基于数据挖掘的图书馆管理模式分析模型。最后探讨了数据挖掘技术在指导图书馆管理建设方面的具体应用。     

一种快速数据挖掘方法

为了进一步提高数据挖掘模糊关联规则的效率,提出了一种推广的FP-tree算法来挖掘最大频繁项目集。将这一算法应用到入侵检测系统(IDS)中的结果表明它可以显著提高挖掘关联规则的速度。     

数据挖掘在网络销售系统中的应用

随着电子商务的发展,网络销售越来越为人们所青睐。如何在网络销售纷繁芜杂的信息中找到对商家有用的信息,进行分析,从而制定相应的销售策略是网络销售系统中亟待解决的一个问题。数据挖掘技术可以解决这类问题,通过关联规则挖掘,找出销售的商品之间、商品与客户之间存在的内在联系,以助决策者进行销售策略的制定,使商家利润达到最大化。     

数据挖掘技术的深入研究

讨论了数据挖掘技术的研究进展 ,并对四种方法进行了深入的研究 :关联规则、离群数据、基于案例的推理、支持向量机 ,最后提出一个基于数据挖掘技术的智能决策支持系统的框架和模型     

一种基于数据挖掘的隐私保护方法

在数据挖掘隐私保护进行协作数据分析时,部分数据集可能分属不同的数据对象,处理时就需要采取不同的数据失真方法.提出了一组全新的数据失真优化策略,通过将属性划分与奇异值分解法(SVD)、非负矩阵因子分解法(NMF)、离散小波变换法(DWT)相结合,运用4种方案对隐私保护原始数据集的子矩阵进行扰动,并用一些衡量指标来衡量这些策略的效果;利用基于支持向量机(SVM)的二元分类来进行数据实用性的检测.结果表明与数据失真单策略相比,新提出的方案在实现数据隐私和数据实用性的良好平衡方面效果十分显著,为协作数据分析提供了可行性解决方案.     

一种基于ARMA模型的移动通信网管数据挖掘系统设计方法

本文以某省移动通信网管数据分析平台项目为背景,阐述了在移动通信网管中引入数据仓库技术,采用数据挖掘方法,解决目前网络分析中的数据瓶颈问题。     

股市K线组合的关联规则挖掘

将数据挖掘技术运用于股票数据的研究,对股票数据进行收集、读出、整理、挖掘,从而发现相关的规则模式,再通过数据挖掘关联规则算法中的置信度与可信度参数的调节进行规则的初步筛选.同时,为了尽量减少投资风险提高投资收益而带来更大的价值,进一步加入投资学的指标,以期望衡量收益,方差衡量风险,并对初步筛选的结果精益求精确保规则的可靠性.     

基于模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

通过对模糊神经网络和训练样本的构造,训练模糊神经网络使其达到一定的精度要求后,对网络进行裁剪.在网络隐层的激活和聚类后,提取规则的步骤,从而实现在数据库中获取有效知识的目的,并在应用中进行了仿真,验证了算法的有效性.     

一种多层次分布式网络数据挖掘方法的改进研究

针对传统数据挖掘方法时间开销大的问题,提出一种新的多层次分布式网络数据挖掘改进方法,给出多层次分布式网络结构。介绍了常用的随机扰动数据挖掘方法,通过概率歪曲技术完成对多层次分布式网络中原始数据集的扰乱处理,对项集的实际支持度进行重构,经概率转换获取数据挖掘结果。随机扰动方法具有时间效率低的弊端,在时间复杂度要求较低的情况下,通过XMASK方法对随机扰动方法进行改进;在时间复杂度要求较高的情况下,给出相应的改进过程。对提出的多层次分布式网络数据挖掘方法进行实验测试,结果表明,该方法准确性高、挖掘时间短、效果优。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后,结合临床数据的特点,建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

遗传算法在数据挖掘中的应用

本文对数据挖掘进行了概述,阐明了数据挖掘的概念、方法及其重要性。其次介绍了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。对遗传算法的产生与发展以及主要理论等进行了简要的介绍,提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

关联规则挖掘中层次算法的研究

对层次算法中的Apriori、AprioriTid等典型算法进行了分析、探讨和评价。