改进的Apriori算法在网络教学中的应用

通过探讨了网络教学中数据挖掘的常用方法,介绍了关联规则及Apriori算法,对该算法进行改进,并将改进的Apriori算法运用到实例,在网络教学中实现了个性化网页的推荐,提高了算法的效率.     

Apriori算法在客户关系管理中的应用

在一个竞争的环境下，客户关系对企业而言是至关重要的。提供客户所需要的，满意的个性化服务，是客户关系管理的主要内容。Apriori算法作为主要的数据挖掘算法之一在客户关系管理中得以广泛应用，本文主要介绍了Apriori算法含义及其相关概念，着重研究了该算法的实现及其在实际的客户关系管理系统中是如何运用的，对客户关系管理系统的开发和实现具有现实意义。     

Apriori算法在语音合成应用中的一种改进

针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点,研究了数据挖掘在语音合成中的应用．首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数,然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中,提出了优化韵律参数后的规则提取过程,并对原有的Apriori算法进行改进而获得更适合语音合成的HLApriori算法,通过该算法可以将原有Apriori算法得到的规则进一步细分,从而得到更多研究者感兴趣的规则．     

Apriori算法的改进及在电子商务中的应用

针对经典Apriori算法中挖掘到的结果不能实现商家利益最大化和推荐权值人为设定的问题,在考虑商品利润和销量的基础上,提出基于Apriori算法的加权关联规则模型.最后,在实际购物篮数据的测试中,验证了改进后算法实用性.     

基于划分的Apriori改进算法在电子商务中的应用

针对当前电子商务中关联规则技术的应用,结合电子商务系统的实际需求,在简述关联规则技术与Apriori算法的基础上,提出了一种改进的Apriori算法,并与传统算法进行比较分析,最后将此算法实际引用到电子商务系统中,使其具有更高的效率和准确度．     

Apriori算法在保险业中的应用

本文以保险公司为例,通过用数据挖掘方法中Apriori算法来分析由市场调查所得到的数据,由得出的结果做出正确的预测,以从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而使企业可以更好的制定营销策略。     

改进的Apriori算法在中医医案分析中的应用

为了解决Apriori 算法的不足,提出了改进的Apriori算法:进行剪枝侯选项目集时,采用生成频繁项目集和删除具有非频繁子集候选同时进行的方法来减少多余子项目集的生成.改进的Apriori 算法大大提高了频繁项目集即关联规则生成的效率,运行时间不及原算法的十分之一,同时节省了大量的存储空间.最后利用改进的Apriori 算法对中医医案数据进行关联规则挖掘,获得了良好的效果.     

基于Apriori算法的数据挖掘在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生了大量复杂的就业数据,利用Apriori算法的数据挖掘技术,从就业数据中挖掘出学分绩点与用人单位录用学生之间的关联规则,有助于提高就业管理部门对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业.     

一种改进的Apriori算法

Apriori算法存在许多可以改进的地方.例如它需要反复读取数据库,并且读取的次数由项目集中的项目个数来确定,I/O负载与最大项目集的项数成正比.本文提出一种只读一次数据库的的改进算法.     

一种改进的Apriori算法

介绍了关联规则挖掘的情况,并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上,提出一个改进的Apriori算法.新算法仅对数据库扫描一次,就能找出所有的频繁项集,从而提高了挖掘的效率,具有一定的实用性     

一种改进的Apriori算法在图书馆推荐服务中的应用

分析了Apriori算法存在的不足,并提出了改进办法,介绍了改进算法在数字化图书馆推荐服务中的应用。     

基于分区的改进Apriori算法

分析了Apriori算法存在之不足,在此基础上提出了一种基于分区思想的IABP算法．该算法首先将待挖掘的数据集分成若干块,然后分别对各块进行挖掘．在挖掘过程中,只存储满足最小支持度的频繁项,并删除不满足最小支持度的非频繁项．测试结果表明,该挖掘方法降低了挖掘算法的时闻复杂度,提高了挖掘算法的效率．     

一种改进的Apriori算法在试卷评估中的应用研究

试卷评估是教学工作中非常重要的一部分,针对传统试卷评估方法中仅仅是对试卷进行宏观整体的分析与评价,缺乏对试卷的微观分析.文章将一种高效的改进的Apriori算法应用在试卷分析中,挖掘出知识点之间的关联,得到的结论对于教师改进教学方法、优化教学效果,提高命题水平和试卷质量对有巨大的指导作用,对于学生有针对性的学也具有巨大的指导作用,同时对于教学管理部门的决策提供了理论依据.     

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.     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

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。     

关联规则Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则提取的经典算法,但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上。本文分析了该算法并进行了改进,使得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据,减少了数据运算,从而使算法更优化。     

Apriori算法在高职院校毕业证预警中的应用

随着高职院校的增多和校园面积的增大,高职的扩招现象就会愈演愈烈,而生源减少又是不争的事实,因而造成高职录取率逐年提高,录取分数逐年下降,这样生源质量就难以保证,再加上高职院校的教学资源相对贫乏,教学效果势必会下降,导致不能拿到毕业证的学生人数猛增。能否采用一些方法来尽量减少拿不到毕业证的人数呢?运用关联规则挖掘算法对计算机应用技术专业的其中一届毕业生考试成绩数据进行数据挖掘,寻求不能正常毕业只能结业学生的不及格课程规律,通过这些规律来指导低年级学生的学习,同时也对毕业证预警起到积极的指导作用。     

基于数组的Apriori算法在体质测试数据分析中的应用

识别所有频繁项目集是Apriori算法的核心,针对关联规则中Apriori算法存在的运行效率和存储空间上的不足,提出一种基于数组的Apriori算法,从而减少了候选频繁集冗余,提高了算法效率.对高校学生体质测试项目进行挖掘分析,找出了各测试项的关联关系并对各测试项目设置的合理性进行了判断.     

基于Apriori和IUA的改进算法

在数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要的研究课题,在应用中具有非常重要的意义.在分析Apriori算法和IUA算法经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项集考虑,得到完整的新频繁项集,从而提高算法的效率.