关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

基于关联规则的成绩预警模型研究

近年来,随着我国高校招生规模的不断扩大以及不断提高的信息化程度,在各学校的教务系统中普遍储了大量的资料、数据等信息.在这些资料和数据等信息中,内在隐藏了大量的、有价值的内在规律.数据挖掘技术是从大量的、随机的数据中找出隐藏在其中的、有价值的信息的过程.该文提出了一种基于关联规则挖掘的成绩预警模型.     

关联规则在高校招生录取决策中的应用研究

根据当前高校招生政策中存在的主要问题，利用数据挖掘技术中的关联规则，以某高校招生录取信息库数据为实验进行了标准化、离散化处理，并采用经典Apriofi算法进行挖掘，找出了信息间的隐藏关系，并得到了合理可靠的关联规则，从而为高校录取提供了有效的决策作用。     

关联规则挖掘技术在高校人才培养模式中的应用

简述了关联规则挖掘技术及其在高校人才培养模式中的应用,并从高校已培养人才的大量相关数据中找到大学生毕业前在校表现情况与其在工作单位表现情况之间的关联关系,为高校决策人员决定学校采用什么样的人才培养模式提供科学依据.     

关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用

简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师的教学工作,优化图书馆的馆藏布局。     

关联规则挖掘在医保稽查中的应用研究

关联规则挖掘是从事务数据库中发现大量数据中项集之间存在的有意义的隐藏关系。本文探讨了关联规则挖掘如何应用于医保稽查工作,并论述了对Apriori算法进行的具有针对性的改进。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理,采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系,可为教学管理提供决策支持．     

关联规则挖掘在个性化学习系统设计中的应用

关联规则挖掘就是从给定的数据集中搜索数据项之间所存在的有价值联系，它在数据挖掘中是一个重要的课题．介绍了关联规则挖掘的基本步骤以及关联规则在个性化学习系统设计中的应用．     

基于二进制Granule计算的关联规则挖掘方法

在分析关联规则挖掘Apriori算法时,从信息粒的角度出发,根据二进帝j粒计算的表示方法和Apriori算法中的相似性及交互性,提出了一种用二进制粒计算采表示的Apd槲改进算法,即使用二进制粒计算求出频繁项目集。方法不仅简洁、方便、逻辑性强,而且更适合于计算机运算。     

高校学位预警系统的设计与实现

高校学位预警的管理工作很复杂,在对高校学位预警流程进行详细分析的基础上,运用结构化分析方法进行系统设计,将数据挖掘思想应用到学位预警系统中,选用Microsoft Visual Studio 2008和SQL Server 2000作为开发工具,开发出基于C/S模式的高校学位预警系统,运用该系统对某高校学生的成绩进行预警,从预警结果来看,该系统是可靠的、高效的。     

一种多维关联规则算法的研究

针对目前很少有一整套能同时处理量化属性和分类属性字段的多维关联规则的解决方法,对将单维关联规则的Aprior算法改进为量化属性的静态离散化多维关联规则的算法进行了研究,并以实例阐述了该算法在电子商店中的应用,分析了其商业价值。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进及其应用

对数据挖掘技术中经典的关联规则挖掘算法Apriori和AprioriTid进行了分析，针对其中不足，提取两种算法的优点，给出了算法的改进，并在贵州电力综合数据平台中进行了应用分析。     

有效的关联规则生成与筛选方法

给出了数据挖掘中生成关联规则的递归、先深搜索方法生成频繁项目集的子集,从而有效地避免生成不满足最小信任度的规则.同时对于生成的关联规则采用两种方法进行过滤,筛选去掉一些无价值的规则,从而更好的决策支持人员服务.     

数据挖掘中关联规则和决策树的应用

关联规则应用最频繁的是在零售部门,尤其是超市。以某超市一天中的商品销售记录为例来说明关联规则的应用,从中发现客户的购买模式和消费习惯。决策树分类方法的应用中,对于汽车销售公司的客户定位进行了分析,区分了男性和女性的偏好。销售公司可以据此对客户进行具体定位,促进销售。     

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。     

基于关联规则的商品最佳打包组合挖掘

传统的关联规则的挖掘,只考虑某商品是否出现在交易数据中,得不到商品的数量信息.改造关联规则的挖掘方法从交易库中挖掘某商品的最佳打包组合,可以为决策支持系统提供更好的服务.     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。