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。     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

应用数据挖掘技术促进数字化校园建设

阐述了数字化校园和数据挖掘技术的关系．在分析了数字化校园中应用数据挖掘技术的需求基础上,将决策树算法、关联规则算法、聚类分析、回归分析方法具体应用于数字化校园,为数字化校园的建设开启了新思路．     

关联规则在课堂教学评价中的应用

数据挖掘是近年来出现的一种综合了机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术．而关联规则是数据挖掘的核心技术，应用广泛．本文将数据挖掘中的关联规则算法应用于学校课堂教学评价中，找出了课堂效果与教师职称、年龄之间内在的关联规则，可以有效地指导教学工作。     

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.     

基于关联挖掘技术的图书馆个性化信息服务

阐述了图书馆个性化信息服务以及关联规则数据挖掘技术,介绍了基于Apriori算法的数据挖掘实例。     

遥感影像关联规则数据挖掘

随着遥感影像的应用越来越广泛，从海量数据的遥感影像中智能化提取有用信息正在被广泛地研究，这就是数据挖掘技术问题，借用一个简单的实例研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在遥感影像属性提取中的应用，应用Apriori算法提取了植被、坡度、降雨、山火之间的关联，为相关的决策支持提供了参考．     

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。     

高校信息系统的挖掘技术研究

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点。本文阐述了数据挖掘技术在高校信息系统中的具体应用,研究了关联规则算法,提出了Apriori的改进算法,最后通过实验证明该算法是有效可行的。     

稳定性理论在数据挖掘中的应用

为了使稳定性理论的研究成果应用到具体实践中,在企业数据信息的挖掘和分析中发现更有价值的知识,提出了稳定性挖掘的概念和实现方法。与传统方法比较,稳定性挖掘更加准确、更加符合实际,因而具有更大的发展空间,必将在商业智能决策中产生巨大的现实意义和社会意义。从理论和实践上证明了数据挖掘具有不可估量的发展前景。     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

基于WEB的物流服务监控技术研究

物流服务监控的目的是帮助企业及时了解物流运行情况,传统的方法都是以设计调查问卷、制定周期报告表等手工方式进行,它无法确保客户对此有良好的配合,缺乏客观性和实时性.因此,本文提出了一种将多属性综合评价技术和WEB日志挖掘技术相结合的求解方法,实现了物流企业利用现有的     

基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

基于数据挖掘的自动化推荐系统算法

结合人工神经网络中的自适应共振理论(ART)及数据挖掘(Data Mining)技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线推荐系统。探讨如何有效地运用数据挖掘技术从大量的数据库中挖掘出完整知识,以推荐适当的信息给使用者,帮助他们在浩大的信息流中找到真正需要、有用的文件或信息。整合ART及数据挖掘技术,并针对推荐系统的特性提出一种改进的ART算法(MART算法)。实例验证了算法的有效性。