基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．     

基于BP神经网络的数据挖掘技术的研究

研究如何将BP神经网络与数据挖掘技术相结合,从海量数据中挖掘出潜在的有用的信息.介绍了数据挖掘以及神经网络的概念,分析了数据挖掘技术的处理过程以及BP神经网络的原理,阐述了数据挖掘技术与神经网络结合的关键技术及实现方法.     

基于数据挖掘关联规则的微粒群算法

本文在对微粒群算法进行改进的基础上,提出了基于数据挖掘关联规则的微粒群算法,理论分析和仿真结果表明该算法是有效的.     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。     

对数据挖掘关联分析的剪裁

利用属性间的相互关系对关联分析进行剪裁，针对关联分析会得到过多的属性间关系这一问题，分析了影响关联分析结果的诸多因素，提出了对包容关系，递推关系以及互递关系的剪裁算法，经实例运算表明，新算法能有效地剪裁关联分析所得到的结果关系集合，在此基础上，对几种关系剪裁算法进行了比较和讨论，并提出了一些改进设想。     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息.确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤.运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作.     

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。     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息。确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤。运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作。     

一种基于关联规则的增量数据挖掘算法

分析了关联规则增量更新挖掘算法FUP和IUA,指出了其效率低下的主要原因.针对关联规则增量更新问题,提出了一种新的简单高效的增量挖掘算法LIUA,并对算法LIUA进行了测试,测试结果表明算法是高效、可行的.     

基于关联规则的数据挖掘技术在铁路物流行业中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术中关联规则的基本概念以及Apriori算法,并将其应用到铁路物流行业管理系统中,从而得到货物种类及运输方式之间相互关联的知识,更好的帮助铁路物流行业调整乃至开发新的运输产品,提高铁路物流的效益。     

基于数据挖掘的农产品质量特性波动溯源方法

针对传统的农产品质量特性波动溯源方法一直存在溯源不准确、效率低的问题,提出基于数据挖掘的农产品质量特性波动溯源方法。依据农产品质量特性之间的关系,将质量特性间的波动传播关系划分成链接内部传播、链接串联传播、链接并联传播以及链接混联传播四种基本形态,求出每种形态的波动传播度。通过小波分解方法对农产品质量特性波动特征进行提取,结合波动传播度为溯源提供可靠的技术支持。介绍了决策树方法,通过基于决策树方法将农产品质量特性波动传播度和Shannon熵看作特征,依据训练集形成规则并产生决策树,输入测试集进行数据挖掘,得到农产品质量特性波动溯源结果。实验结果表明,所提方法不仅具有良好的特征提取效果和较高的溯源精度,而且时间复杂性指标较低。     

基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用

关联规则挖掘是数据挖掘中重要内容之一。使用Apriori算法,根据病人的症状及疾病进行对病人的就诊资料挖掘,归纳出症状及疾病之间关联规则,并简要探讨其在医疗信息系统的应用。     

基于神经网络的保险数据挖掘模型

文章研究了神经网络数据挖掘技术在汽车保险业中的应用,并针对汽车保险客户提出了一种理想非线性映射模型费率预测的方法．由实验结果知本方法可用于改善目前汽车保险费率与赔付率不匹配的问题．     

关联规则数据挖掘方法的研究

在数据挖掘技术中有很多研究领域,关联规则数据挖掘就是其中一个重要的研究方向,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着极其重要的应用价值。分析和研究Apriori算法,针对该算法中存在的效率瓶颈问题,提出了一个改进的挖掘算法FDBM_Apriori算法,并实现了该算法。理论和实验证明,FDBM_Apriori算法具有良好的性能。     

基于关联分析的数据挖掘方法及其实证研究

数据挖掘是对大量数据进行分析和理解,并提示其内部所蕴藏的丰富知识的技术.文章研究数据挖掘技术中关联分析方法的某些算法,并据此对嘉兴电大教务系统中的成绩数据和一些实测数据进行挖掘研究,从而得出了学生学习动力和有关因素的关联性分析的一些初步结果.     

基于改进模糊k均值算法和神经网络算法的数据挖掘模型

为解决神经网络算法中样本数据包含大量与目标数据无关的属性而导致网络训练时间长、效率低的问题,提出基于改进模糊k均值(FKM)和BP神经网络算法的数据挖掘模型.利用改进的FKM聚类算法对输入数据的属性进行聚类,摈弃与目标属性相关性弱或冗余的属性,保留相关性强的属性,减少了神经网络的训练样本数据量,提高了网络的训练效率.对儿童血红蛋白含量的预测结果表明,该模型具有很好的实用性和可靠性.     

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.     

基于数据挖掘的高校学生成绩分析与管理

随着高校的扩招,学生的数量越来越大,传统的学生成绩处理方法已不适应深入分析的需要。本文建立了学生情况数据库,应用改进的数据挖掘ID3算法进行了情况分类,分析结果,得出了影响学生成绩的内部原因以及一些结论,为高校的教学管理提供参考。     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。