正态云关联规则在气象中的应用

用数据挖掘方法发现关联规则和进行预测是信息处理领域的两大热点。在文献[1]的基础上对这两个问题进行了进一步的研究，提出了应用竞争聚集臬法确定正态云的两个参数，应用双参数阈值挖掘正态云关联规则，并利用求正态云关联规则的支持率和信任度来进行预测。将这种方法应用于气象数据，结果表明，所提出的关联规则挖掘方法比文献[1]所用的方法更合理，该预测方法简单易懂，更容易被人理解和使用。     

区间值数据库上的正态关联规则

通过等距处理在数据库的区间值上取样,应用模糊c-方法算法确定正态模糊数的两个参数,借助正态模糊数模型来软化数量属性论域的划分边界,给出正态关联规则的挖掘方法与预测方法,由于文中的方法能将数量属性的正态关联规则的问题转化为布尔属性的关联规则的问题,因此容易被人理解和掌握。     

关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。     

关联规则挖掘的常用算法及其比较分析

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要方面。本文介绍了在大型事务数据库中采掘关联规则的常用算法,并对它们的性能进行了比较和分析。     

挖掘关联规则的数组方法

讨论了在大数据库上挖掘关联规则的数组方法.给出了一个数组方法,它效率更高,扫描整个数据库最多两遍.     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题，本文对其产生的原因进行了分析和讨论，提出了改进的方法，同时给出一种更为高效的关联规则更新算法HIUA。     

一个新的挖掘广义关联规则算法

在分析广义关联规则基本模型和求解在规则的基本性质基础上，提出一个新的基于关系操作的挖掘广义关联规则算法，该算法既使用了成熟的关系操作又充分利用先验，在多概念层上交互挖掘关联规则，有很好的实用性。     

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。     

两种基于关联规则的挖掘算法在电子商务中的改进

本文提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的多支持度的关联规则方法,并结合具体数据进行了分析。改进了算法,在实践中可以有效地提高系统数据挖掘的效率。     

关联规则挖掘算法综述

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。     

挖掘关注的语言值关联规则

为了解决利用RFCM算法划分数量型属性，并通过组合语言值进行语言关联规则挖掘中出现的规则数量太多，以及难于获得用户真正关注的规则等问题，提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法。通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值，然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题。同时，给出一个能够度量语言值关联则简洁性和新奇性关注程度（兴趣度）的计算函数，用于减少选取关注语言值关联规则的工作量。采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验，得到了关注程度较高的语言值关联规则。所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库，并能有效地获取用户关注的规则。     

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.     

一种挖掘广义模糊关联规则的方法

基于模糊类层次的概念,讨论了模糊关联规则支持度和置信度的计算,给出一个挖掘广义模糊关联规则的算法,并说明其应用.     

关联规则挖掘在医保稽查中的应用研究

关联规则挖掘是从事务数据库中发现大量数据中项集之间存在的有意义的隐藏关系。本文探讨了关联规则挖掘如何应用于医保稽查工作,并论述了对Apriori算法进行的具有针对性的改进。     

数据挖掘中关联规则及聚类并行算法研究

数据挖掘在各行业发挥着越来越重要的作用,随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模计算在数据挖掘中的应用,挖掘算法处理海量数据的能力问题日益突出。研究并行算法是解决这一问题的有效途径,该文对常见的数据挖掘关联规则及聚类并行算法进行了研究探讨。     

关联规则挖掘的新模型

对关联规则的不足进行分析,提出了一新关联规则模型,此模型有助于挖掘关联规则的正相关与负相关.并对经典模型进行一定改进.     

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。