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。     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

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Apriori算法的改进关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的一个重要研究内容,主要用于从大量数据集中挖掘出有价值的数据项之间的关联关系.典型案例是超市的购物篮分析,主要对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,可以发现顾客的购买行为.本文依据Apriori算法的两个基本性质,即任何大项集的子集一定是大项集,非大项集的超集一定是非大项集,对经典的Apriori算法要多次扫面事务数据库的问题,作了一些改进,并进行仿真计算,结果表明,改进的算法确实减少了扫描次数.     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

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。     

关联规则挖掘算法初探

本文根据Apriori算法的不足,提出了一种针对关系数据库关联规则挖掘的Apriori改进算法,用以提高数据挖掘的效率。     

基于矩阵算法的关联规则挖掘

分析了关联规则挖掘的各种算法,详尽分析和探讨了一种用于挖掘关联规则的矩阵算法并给出了矩阵算法实现过程.矩阵算法扫描数据库一次,然后生成事务矩阵,在矩阵上进行相关的数据挖掘操作.当数据库规模较大时,矩阵算法能够显著提高关联规则挖掘的效率.     

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。     

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.     

数据立方体中多维关联规则挖掘算法

数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段，它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式，为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析，给出了分别针对这两种情况的多维关联规则挖掘算法，并通过实验对其在不同情况下的性能进行了分析，结果证明，两种算法在特定情况下的效率提高是十分明显的。     

一种基于布尔向量的Apriori改进算法

从分析布尔向量与项集支持度的相关性质人手,利用计算机的逻辑"与"运算的高效率性以及通过布尔向量计算项集支持度的简单性,提出了基于布尔向量的关联规则挖掘算法.该算法只需一次扫描数据库,无需候选项集和"剪枝"操作,极大地提高了算法的效率.     

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。     

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。     

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     

Apriori算法在森林资源二类调查数据分析中的应用

介绍了应用于森林资源二类调查的数据挖掘系统,以实例说明关联规则挖掘方法在林业中的具体应用。研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在林木属性分析中的应用,应用Apriori算法分析了权属、起源、年龄、平均胸径、树高、郁闭度之间的关联,为相关的决策支持提供参考。证明了数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有良好的应用前景。     

基于遗传算法的关联规则挖掘研究

针对图书馆读者借阅信息复杂度过大的难点,采用遗传算法研究关联规则挖掘,并举例说明。