最小频繁相关模式的挖掘

频繁模式不能反映模式内部各项目之间的关联和相关关系，频繁关联模式挖掘与孥繁相关苎式兰苎已越来越受到人们的重视．按照相关模式定义，如果一个模式是相关模式，其超模式一定是相关模式,最小频繁相关模式挖掘将大大减少挖掘出来的数量，有利于用户分析．给出最小频繁相关模式挖掘算法，并在标准数据挖掘数据集蘑菇数据上测试，实验证明算法是正确有效的．     

事务模式树分层挖掘算法及其应用

从事务数据、时间序列数据等数据库中挖掘频繁模式已在数据挖掘领域中得到了广泛地研究．针对目前已有的Apriori算法和频繁模式增长算法在时间和空间等方面的复杂性和低效性，提出了一种新的数据结构——事务模式树，用来存放待挖掘的事务信息，同时给出一种基于该数据结构的挖掘算法——事务模式树分层挖掘算法．最后，把该算法应用于保险业务．结果表明,该算法简单高效，值得推广.     

基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法

提出一种有效的基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法RIFCI．该算法采用挖掘频繁项目闭集取代传统的频繁项目集，同时在项目集和事务集中展开搜索．通过对UCI机器学习库中10个数据集的测试，与工业标准C4.5比较，错误率低于19．48％，在准确度不变的情况下，生成规则数目低于传统算法，提高了算法的效率．     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

论社会保障费改税的问题与对策

一直以来。我国社会保障是以缴费形式筹集资金。这种征缴社会保障基金的方式随着社会保障支付雁力的不断增大．已经显露出种种弊端。本文通过分析我国社会保障的现状和问题，从社会保障的征收和管理、履盖面、公平性等方面，提出社会保障税改革的相关策略及配套措施。     

论农民工社会保障

目前．农民工约有1．2亿人。但是，农民工的社会保障不容乐观。做好农民工的社会保障工作，保护这一社会弱势群体、维护社会稳定、保证改革的顺利进行，是我国政府和社会当前的重要任务。建立农民工社会保障适应了我国社会结构转型的需要，它兼顾了公平与效率，有利于城市社会保障体系的改革，是科学发展观的必然要求。     

基于模式挖掘的入侵检测系统警报分析

针对入侵检测系统（IDS）报告的警报数据中存在大量具有规律性、频繁出现的警报，并且该类警报多为误报或噪音的问题，提出了一种基于模式挖掘来发现警报中这些规律，从而进行警报分析的新方法．利用该方法可挖掘警报中的频繁模式，辅助管理员进一步分析和处理警报．实验结果表明，利用所提出方法来分析和处理警报后，能减少警报数目50%以上，有效降低了误报率．     

赴西安旅游的韩国游客的旅游偏好研究

旅游偏好的研究对旅游市场拓展和旅游资源开发具有重要的指导意义．以实际的问卷调研数据为基础，采用多维关联的频繁项集规则和计算机数据库统计等方法对调研数据进行分析，研究赴西安旅游的韩国游客的基本特征以及旅游资源偏好、旅游商品偏好和旅游娱乐项目偏好等．     

基于数据仓库和OLAP技术的社会保障系统实现方案

如何建立完善的社会保障支持系统，使之很好的服务于决策过程是社会保障信息化面临的问题。本文回顾了数据仓库和OLAP技术的发展，将它们与社会保障系统相结合，提出了一种基于数据仓库和OLAP技术的社会保障系统的实现方案。给出了系统的框架和社会保障系统数据仓库的建设过程，包括数据仓库的模型设计和物理实现。最后给出了数据预测及分析的实例。     

关联规则的递增修正

关联规则是数据挖掘的重要研究内容．由于数据库中频繁追加新数据,使得已挖掘的关联规则发生变化,递增修正技术用于维护与修正关联规则．讨论了关联规则的递增修正问题,提出了递增修正算法（ＦＩＵ）．ＦＩＵ算法通过减小支持率,将频繁模式集合扩大,访问新追加的数据,对关联规则进行修正．ＦＩＵ算法减少了数据的访问,提高了递增修正的速度．分析了支持率和频繁模式集合大小的关系,并对算法ＦＩＵ和算法ＦＵＰ进行了比较．     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

当代西方社会保障经济理论述评

社会保障经济理论的发展与社会保障制度的建立和发展是一个互动的过程，建立起最优的社会保障制度，既要研究西方国家的社会保障制度．也需要研究西方国家社会保障经济理论的发展。纵观西方国家社会保障经济理论的演进过程，其中提出了一系列富有特色的理论主张，也取得了不少科学成就，对资本主义的发展曾起到了一定的作用，这些积极作用有许多是值得我们借鉴的。因此，系统研究西方国家社会保障经济理论对于构建适合中国国情的社会保障制度是必要的和有益的。     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

我国人口老龄化趋势与社会保障制度的关系研究

全国人口普查数据表明：我国人口老龄化趋势异常迅速。人口老龄化与社会保障水平具有高度相关性，这种相关性并不因为一国采取的社会保障制度的不同而呈现差异。本文从这种高相关性出发，进一步阐述了人口老龄化对社会保障制度的直接影响和间接影响。     

甘肃省开通创业促进就业服务网

甘肃省创业促进就业服务网（http：／／www．gsqmcy．cn）正式开通。据悉，该网站由甘肃省劳动和社会保障厅主办，开辟了就业服务、政策法规等14个栏目，设有办事直通车、劳务经济等10个板块，同绕甘肃省创业促进就业工作，为广大自主创业者提供政策、法律法规及信息等方面的咨询和眼务。同时，网站还为各级劳动保障部门间就业服务相关业务、信息、数据的交流沟通搭建了一个平台。     

海量空间信息的分布式运算

阐述了在三维数字城市系统中，由于三维资料的显示速度主要依赖于数据调度和逻辑运算的速度，海量数据的调度和频繁的逻辑运算使得单机系统不堪重负，因此通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，也可以把程序放在最适合运行它的计算机上．该分布式运算系统基于COM 中间件技术，运用VC6．0／VC7．1和Oracle9i开发环境，借助于ATL动态模板库、IDL接口定义语言，实现了在三维数字城市系统中海量空间信息的分布式调度和分布式运算．     

工业过程控制中混合语言编程下的一种快速可靠的数据传送方法

一个由多台微机及数字设备构成的生产过程控制系统，其各子系统之间需进行频繁、快速、可靠的数据交换，方能保证优良的控制性能．而过程控制软件，为兼顾现场数据采集的高速度和运算处理编程的方便多采用混合语言编程．这样的系统，其数据交换的特点，一是每次交换的数据...     

如何正确认识煤炭行业的社会保险事业

从煤炭企业参加工伤保险社会统筹，可以化解企业风险、社会保障可以为经济发展创造稳定的社会环境、社会保障制度是煤炭行业发展的重要组成部分3方面．阐述了社会保障在煤炭行业的重要性及其深远意义。指出要做好企业保险社会统筹工作，就要正确处理好社会保障制度中权利与义务关系。     

宁夏:人力资源社会保障网络信任体系建设

随着宁夏人力资源社会保障信息系统建设的逐步推进,宁夏人力资源社会保障信息网络的覆盖范围日益扩大,数据的集中程度显著提高,对系统、网络和数据的安全防范能力提出了更高的要求。同时,宁夏人力资源社会保障信息     

基于分类树的高效关联规则挖掘算法

在分析类Apriori算法存在效率瓶颈的基础上，提出了一个高效改进算法——基于分类树的关联规则挖掘算法．该算法只需要两次访问数据库，把数据库中的数据利用分类树来存储，减少了访问数据库的次数；并且由分类树的全部或部分来求得频繁项目集，减少了求频繁项目集的比较次数．此算法通过结合Apriori和FP—tree两种算法来提高挖掘效率，降低了挖掘算法的时间复杂度和空间复杂度．通过多次试验证明该算法比Apriori及其改良算法的挖掘效率高2到8倍．