关联规则挖掘Apriori算法研究

随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大,人们对从这些数据中挖掘出相应的联知识愈来愈感兴趣,关联规则一个典型的应用实例就是市场购物分析．本文介绍了关联分析的概念Apriori算法及其改进技术,对Apfiori算法地优缺点进行了评价．     

关联规则算法的研究及应用

本文重点研究了关联规则经典算法Apriori算法的基本思想,并通过实例说明发现频繁项集的方法,提出了Apriori算法的不足,并结合spss clementine软件将关联挖掘应用于某超市的销售数据,从大类及二级类商品之间两个方面进行挖掘,针对挖掘结果进行了分析,同时提出建议,为超市提供辅助决策信息.     

改进的Apriori算法的入侵检测系统研究

综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用,阐述了关联规则分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进,并指出了目前存在的问题和未来研究的方向。改进由k阶频繁项集生成k＋1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,当所有联接完成时只扫描一遍Lk-1,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销。实验表明,该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能。     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,探讨了Apriori算法,基于该算法,提出了1种用Visual Foxpro求频繁项目集的方法,并编写了求频繁项目集的程序。     

关联规则在高校评教系统的应用

利用关联规则对高校教师进行评价,进而探索受学生欢迎的教师类型．     

经典关联规则挖掘算法

数据的挖掘是一门综合的学科,涵盖计算机数据库以及高等数学等诸多学科,对于如何更好地利用分析数据库,学者一直在探索。本文从关联规则基本理论入手,进一步对关联规则挖掘的经典算法Apriori算法和FP-growth(频繁模式增长)算法进行了详尽描述,并提出了两个算法不同的针对点,有助于使用者在应用时根据环境做出适当选择。     

数据挖掘在教务管理中的应用研究

为了全面了解学生在校的学习情况,更客观地了解学校教学对学生学习状况的影响,本文对学生的成绩进行分析,采用了关联规则的Apriori算法挖掘出了学生的前期课程和后续课程之间的关系、理论课程和实验课程的关系、教师对学生学习情况的影响以及高中知识学习情况对大学学习情况的影响。     

关联规则挖掘算法及其在个性化网站中的应用研究

较为详细地介绍了关联规则挖掘的基本内容和相关算法,给出了在web个性化网站的建设中,利用关联规则挖掘对用户数据进行分析和预测用户行为的一个实例.     

关于数据关联规则挖掘理论与数据算法的研究

在数据挖掘研究领域中,数据的关联规则占有重要研究地位和突出现实作用。本文论述了关联规则产生的背景,描述了关联规则的相关概念,并对Apriori挖掘算法进行了详细分析。     

Apriori挖掘算法的优化研究

本文分析了数据挖掘的经典Apriori算法存在的缺陷:处理规模巨大的候选项目集时需要消耗大量的时间;对候选项目集进行模式匹配时需要多次重复扫描事物数据库,降低算法的速度和效率。针对这些缺陷本文对经典的算法和优化策略进行了剖析,提出一种新的发现频繁项目序列集的算法DISS-DM。本算法是在算法ISS-DM的基础上加以改进,采用了数据分割法将数据库分成多个分片,对每个分片进行一次扫描找出局部频繁项集,对整个数据库扫描发现全局频繁项集。本算法只需要扫描数据库两次,就能发现全局频繁项集,能减少内存需求,有利于大型数据库的数据分割优化。     

大数定律的教学设计研究

大数定律是概率论中理论性最强的内容之一,由于内容抽象,在课堂教学过程中,如果按照传统的教学设计来讲授学生理解起来较为困难.在课程设计上采用基于问题驱动的教学模式,由著名的蒲丰投针实验引入,引出贝努利大数定律,并拓展到蒙特卡洛模拟法,使学生在课堂上既能够轻松掌握大数定律的内容,又能够深刻地理解大数定律的本质.     

信息与计算科学专业数学建模课程设计研究

面向信息与计算科学专业数学建模平台课程,探讨实践课程设计的内容和实施方案,从而实现数学建模理论和实践教学时间的合理衔接以及内容的融合.课程设计的实施激发了学生学习和应用数学知识的兴趣,提高了学生的实践能力.     

信息与计算科学专业实践能力的培养

分析了信息与计算科学专业实践教学的现状．针对信息与计算科学专业在实践教学中存在的不足，提出了实践教学的改革方案．通过分析高校的具体情况，明确培养目标，突出培养重点，重视实践能力的培养，完善教学体系，加强监管力度，提升师资实践教学能力，提高了信息与计算科学专业学生的实践能力．     

工厂设计概论与课程设计的相关性分析

阐述了工厂设计概论课程与课程设计的基本要求,论述了工厂设计概论理论教学与课程设计实践环节之间的相互关系.根据4届学生的工厂设计概论与课程设计以及毕业设计平均成绩的分析,验证了工厂设计概论理论教学对实践教学环节的质量提高具有明显的促进作用.     

环境工程原理课程设计教学的改革与实践

环境工程原理课程设计作为重要的实践性教学环节是对理论教学的重要补充.结合多年的教学实践,提出了环境工程原理课程设计教学的改革措施.教学实践表明,学生从理论高度上提高了对工程实践专业的理解深度、思维方式、分析能力和创新能力.     

信息与计算科学专业数学分析课程研究性教学

针对数学分析课程的特点及教学现状,研究了信息与计算科学专业数学分析课程研究性教学改革.提出了精选研究性教学内容,鼓励学生自主性学习,改革课程评价方式等改革措施.教学实践表明,在数学分析课程中开展研究性教学有利于促进数学分析课程的改革,具有较强的可操作性,对学生创新能力的培养效果非常明显.     

特征提取算法KPCA的改进与设计

特征提取的本质就是变换.针对传统核主成分分析(KPCA)在分类问题中所提取出的特征组合的不足,提出了一种基于信息度量改进的KPCA算法.数据集使用广泛应用的KDDCUP99安全审计数据集,用训练样本各特征向量的类内聚集程度和类间离散程度所组成的信息度量来代替传统KPCA中的累积贡献率,选取有利于分类的特征组合.实验结果表明,改进的KPCA方法在较低的维数下就具有较明显的分类效果.     

信息与计算科学专业微分方程的教学与思考

针对信息与计算科学专业学科特点,研究了信息与计算科学专业微分方程教学内容的调整与增减,及教学方法的改进问题.针对学生的作业和考试等教学中出现的问题给出了解决对策.     

程序设计类课程设计的教学模式研究

针对程序设计类课程设计的教学现状,以建构主义理论为基础,提出了一种结合多媒体课堂教学、实验教学辅导和网络协作学习的教学模式,并在网络协作学习环节中使用本体模型进行小组任务分工.该教学模式在教学实践的过程中,取得了较好的效果.     

基于MOOC的软件工程课程混合教学模式设计与实施

针对软件工程课程传统教学模式存在的不足,提出了一种基于MOOC的混合教学模式.该模式通过对教学流程进行重构,将教学过程划分为MOOC学习与课堂教学2个阶段,优化设计了教师备课、MOOC学习、课堂教学和反思提高等环节,并完善了教学效果评价体系.形成了MOOC学习与传统课堂教学优势互补,学生自主协作和师生交流反馈相互融合的优质教育闭环.实践表明,该模式可以有效激发学生学习的积极性与自主性,增强教学吸引力和教学效果.