带约束的负关联规则挖掘算法

针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.     

正负关联规则挖掘的研究

传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。     

关联规则挖掘中层次算法的研究

对层次算法中的Apriori、AprioriTid等典型算法进行了分析、探讨和评价。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

基于关系代数的关联规则挖掘算法

目的提出基于关系代数理论的关联规则挖掘算法。方法利用数据预处理方法，剔除无关属性、获得相应的目标特征子集。结果基于目标特征子集，利用关系矩阵及相关运算给出了搜索大项集的基于关系代数理论的优化的关联规则挖掘算法，该算法只需扫描数据库一次。结论克服了经典的Apriori算法需要多次扫描数据库的缺点，同时算法具有良好的并行性和可伸缩性。     

基于关联规则的分类

提出一种基于关联规则的分类算法 .这个算法既可以快速分类 ,又可以不受数据集规模的限制     

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。     

应用个性化推荐的Web日志关联规则挖掘算法研究

对传统的关联规则挖掘算法FP-Growth方法进行改进,提出FP-Mine算法,并应用该算法对Web日志进行挖掘,探寻用户访问站点页面之间的关联规则,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.实验结果证明FP-Mine算法在生成频繁项集及关联规则的过程中,只需存储i-size和(i+1)-size频繁项集的节点的Freq-Set-Tree,且立即在其之上生成规则,所以缩短规则生成的时间,提高规则生成效率,同时释放i-size项集的节点,有效地节省内存空间.     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.     

分布式关联规则挖掘算法研究

在对分布式关联规则挖掘的三种主要算法：CD算法、DD算法及FD算法的原理及实现步骤进行详细的阐述的基础之上,得出其各自的优缺点,并指出FD算法在网络通信效率和算法灵活性方面更具有优越性。     

基于正、负关联规则的数据挖掘探讨

传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.     

负关联规则的研究

传统的关联规则是A(=)┐B的形式,将这种形式加以扩展,讨论了A(=)┐B, ┐A(=)B,┐A(=)┐B三种形式,给出了一种负关联规则中支持度与置信度简单有效的计算方法.讨论了同时研究正、负关联规则后出现的矛盾规则问题,提出了用相关性解决这些问题的方法和一种挖掘频繁项集中正、负关联规则的算法,进行了算法的验证实验.实验结果表明,该算法能检测并删除相互矛盾的规则.     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

数学建模思想在概率论与数理统计课程教学中的渗透与应用

本文首先阐述了将数学建模思想融入到概率论与数理统计课程教学中的必要性与可行性;其次,结合概率论与数理统计的教学实践,给出了三个应用案例,讨论了数学建模思想融入到概率论与数理统计课程教学中的模式;进而,通过渗透数学建模思想于概率论与数理统计教学中,以此提升学生解决实际问题实践和应用能力.     

《概率论与数理统计》的通俗化教学的探索

在分析《概率论与数理统计》课程教学中通俗化处理的必要性及意义的基础上,结合具体教学实践,就《概率论与数理统计》教学中如何实施通俗化教学方法进行了探讨,通过列举通俗化教学的具体实例,探索了在《概率论与数理统计》课程中进行通俗化教学的模式,总结了教学实践中所获得的体会,并给出了相关建议.     

一种改进的关联规则挖掘算法

在Apriori算法基础上，给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索，能大量减少L／O次数，且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较，本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。     

对概率统计课程教学策略的思考

以现代化教育科学为指导,以数学知识的传播和创造为手段,针对概率论与数理统计的教学,注重课程释义,激发学习兴趣,理解大量随机信息中作出判断和决策的依据;注重同题解决,联系实际背景,提供多途径训练学生能力的实践性教学形式;注重挖掘教材潜能,培养学生探究能力;注重融会贯通,采“他山之石为我所用”;注重辨证能力的训练,养成科学的思维方法.从这五个方面,在理论与实践、定性与定量的结合上探索了开发潜能、启迪心智,以全面提高学生素质发展思维品质的课堂教学优化策略.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法

典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.