关联规则在居民集抄管理系统中的应用

介绍了居民集抄系统的设计原理及工作过程,并将数据挖掘的关联规则应用于居民集抄系统。通过分析集抄数据库中大量的具体数据,提取出潜在有用信息为线损分析、三相不平衡分析和防窃电等实际应用提供重要的参考依据。     

关联规则在图书管理中的应用

本文用数据挖掘技术对图书馆图书借阅数据库进行分析,得出异类图书被读者同时借阅的关联关系,给出一种新的不同于目前图书分类上架的异类关联图书就近上架方案,更便于资料的查阅.     

关联规则在浙江电大教务管理系统中的研究

近年来,随着我国高等教育的快速发展,高校办学规模不断扩大,教务管理部门任务繁重,全面实现教务管理网络化、信息化已迫在眉睫。为改进教务管理手段,各高校近年来纷纷采用教务管理系统软件。本文从理论出发,最后利用关联规则中的Apriori算法进行了简单的实例。     

关联规则挖掘在学生成绩管理中的应用

数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩管理中:以某班学生在校成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,从而能够发现导致留级、退学的那些课程。     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

关联规则在装备保障中的应用

本文为了发现装备维修的关联性,提高装备保障能力,提出了基于关联规则的装备保障分析,并针对某型号装备进行试验。     

关联规则在炮兵专业技术训练中的应用

本文以某炮兵旅军事训练数据为研究对象,主要以专业技术训练数据为应用点,采用数据挖掘技术挖掘训练数据中有用的信息。本文围绕考核成绩分析这个主题,运用Apriofi关联规则对得到的综合数据信息进行挖掘,得到有利于作训部门支持决策的知识。     

关联规则挖掘在税务系统中的应用研究

通过对关联规则经典挖掘算法Apriori算法的分析;并在Apriori算法基础上,采用一种基于布尔矩阵的行向量寻找频繁项集的关联规则挖掘算法,将该算法应用于税务系统中,分析欠税纳税人的欠税行为等情况,并判断其是否符合业务规则。     

多维关联规则算法在数字图书馆中的应用

介绍了数据挖掘中的多维关联规则算法,针对高校数字图书馆数据库的特点,对多维关联规则算法进行改进,并运用到挖掘过程中.通过分析数据挖掘结果,探索学生借阅书刊的一些潜在规律,优化图书馆的馆藏布局,为读者提供有特色的个性化服务.     

关联规则在装备保障中的应用

为了发现装备维修的关联性,提高装备保障能力,提出了基于关联规则的装备保障分析,并针对某型号装备进行试验.     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

关联分类挖掘在学生信息管理系统中的应用

介绍了分类准确度高、稳定性好的关联分类算法CBA,并将CBA算法应用于学生信息管理系统中进行数据分析,发现其中有价值的分类规则,以指导教育、发展教育、为教育服务.     

时态关联规则研究与应用

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法(TApriori算法),它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的.最后,结合具体CRM项目的特点,讨论了在CRM引入数据挖掘的体系结构,给出了一个应用.     

基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用

随着医院信息系统(Hosp ital Inform ation System,H IS)在医院的广泛应用,特别是数字新技术在门诊系统中的广泛应用,医学数据挖掘提高了医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供了科学的、准确的决策.本文使用关联规则中的Apriori算法挖掘医院病人的就诊资料,并且归纳出症状及疾病间之关联规则,并探讨其在医疗信息系统的应用.     

数据挖掘中的关联规则

关联规则（Association Rules)是数据挖掘（Data Mining)中的重要工具，系统综述关联规则的各种形式及研究动态，供读对不同的对象与背景，有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题。     

关联规则技术在教务管理中的应用

识别所有频繁项集是Apriori算法的核心.结合偏好信息的思想,对关联规则中的Apriori算法进行改进,减少候选频繁集冗余,提高了算法效率,并对学生成绩进行挖掘分析,找到影响成绩的内在因素.     

关联规则挖掘算法研究

本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法，以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法，多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。     

关联规则挖掘算法的优化处理

对挖掘关联规则的Apriori算法的关键思想进行了研究,给出了该算法的一个改进算法,提高了原算法的效率。