基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

基于Hash结构的关联规则交互挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要技术之一,现有的关联规则挖掘算法均基于支持度-置信度框架,当用户调整阈值时存在多次遍历数据库和重复计算问题。该文针对支持度阈值变化时的关联规则维护问题,提出了关联规则交互挖掘算法HIUA,该算法改进了原始IUA算法的剪枝过程,并通过Hash结构提高算法运行效率。在UCI数据集及企业实际财务数据集中的实验结果表明:在支持度阈值发生变化的过程中HIUA算法进一步利用已有挖掘结果,有效提高了关联规则挖掘的效率。     

一种改进的基于商品分类信息的多层关联规则挖掘算法

对基于商品分类信息的多层关联规则挖掘进行了深入研究,提出了一种改进的基于商品分类信息的多层关联规则挖掘算法,该算法可以有效提高其挖掘性能。     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法，该算法虽然能有效地挖掘出关联规则，但是产生的冗余规则多，效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

多数据源关联规则挖掘算法研究

现行的关联规则挖掘算法大多只针对针对单一数据源进行挖掘，但在实验应用中，往往碰到多个数据源的情况，前面的工作已经就多数据源的挖掘做了一些基础性的研究，取得了一定的成果，在此提出一个多数据源关联规则挖掘算法，能够较好的解决在多个数据源的情况下，关联规则挖掘中所涉及的问题，并在实验部分验证了此种算法的正确性和效率。     

基于压缩数据集的挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。     

异质数据集关联规则挖掘

针对存在的关联规则挖掘算法不能有效地在异质数据集中进行,本文首先使用领域本体方法处理数据集中的异质现象,然后提出了一种有效的XML异质数据集关联规则挖掘算法,实验结果表明该算法在挖掘速度和挖掘时在对内存的占用方面都优于现有的算法。     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进.在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则.理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的.     

移动环境中的最大移动序列模式挖掘

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义.移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况.本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列.性能研究表明,Pref ixTree算法优于PrefixSpan-2算法.     

某铀矿山独立矿区Ⅲ~#矿体采矿方法选择

某铀矿山现采区铀资源的开发已接近尾声,开采该矿山独立矿区的III#铀矿体已是当务之急.本文根据该矿体的赋存条件,采用经验类比法,对适合于开采该矿体的低成本、高效率的采矿方法进行了探讨.     

弓长岭高山采区合理开采顺序的研究

对弓长岭铁矿一矿区高山采区生产多年徘徊的原因进行了详细的分析，找出了问题的所在。并通过分析、计算及采掘进度计划的重新编制，提出了该矿床合理的开采顺序及高山采区适宜的生产规模。     

济北矿区建设水循环型生态煤矿区的研究

煤矿区排水量大,水质好,是一种优质、稳定的中水水源。在分析济(宁)北矿区水资源和水环境数据的基础上,以实现矿区水资源循环利用为目的,提出了适合矿区矿井水和生活污水的处理工艺;研究了矿井排水在矿区内循环利用及纳入社会化中水系统的可行性。对矿区内中水资源进行了水量平衡分析,提出了矿区中水的利用模式,确定了"水循环"型煤矿区建设的基本途径。     

厚煤层现代开采体系的发展趋势

厚煤层现代开采体系是用当代科技的最新成果武装和改造矿井“开采体系”的开拓方式、生产布局、设备配置、采煤、掘进、提升、运输、通风、供水、供电等各个要素，达到设备与系统、布局与管理、人与物之间的匹配协调，使传统产业与现代科技发展的步伐相匹配。目前厚煤层现代开采体系的研究重点是：高产高效综放装备与工艺体系研究、厚煤层矿井高效辅助运输系统研究、复杂条件下厚煤层开采技术研究和高性能、高可靠性设备的国产化研究。     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理（CRM）,CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

高瓦斯厚煤层综放工作面合理长度的确定

为了解决高瓦斯厚煤层综放开采合理工作面长度的确定问题,采用理论分析和现场实验的方法,在对高瓦斯厚煤层综放工作面长度的多种因素分析的基础上,对以工作面通风能力校核工作面长度的经验公式进行了比较分析,提出了适合综放开采的以工作面通风能力确定工作面长度的校核公式。并结合鹤壁四矿瓦斯赋存及涌出特点,计算得出了适合鹤壁四矿满足通风能力要求的合理工作面长度。该成果对高瓦斯厚煤层安全高效开采具有一定的参考价值和指导意义。     

Web用户访问模式挖掘

随着网站内容的不断丰富和访问量的增加,网站结构变得越来越复杂,导致信息获取和推送都比较困难.将数据挖掘技术应用于用户访问模式,形成了Web访问模式挖掘.Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,据此可以形成关联规则、序列模式、聚类模式和分类模式等4类信息,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的.Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的一个重要研究课题,结合研究工作,从概念、方法、任务、过程、应用及面临的挑战等方面对其进行了较详细的评述.     

一种基于层次聚类的流数据挖掘方法

流数据的特点在于数据流快速、有序地到达,并且数据海量,许多应用领域中生成的数据都可以归结为此类型．数据挖掘技术可以从海量的数据中发现有意义的知识模型,传统的数据挖掘算法通常是针对静态数据集,对流数据却无法有效地处理．文章试图从层次聚类角度处理流数据,并探讨了一种基于最小代价函数的层次聚类算法．     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。