一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

关于几个数据挖掘技术的讨论

本文讨论了数据挖掘技术的研究进展,并对三种方法进行了深入的研究关联规则、粗糙集、遗传算法.     

数据挖掘分类算法刍议

本文主要针对数据挖掘分类算法研究现状,对目前发展较成熟的几种分类算法如决策树、关联规则分类、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等分别进行了论述,并且展望了数据挖掘技术的未来。     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点，结合并行遗传算法的思想，通过定义适应度函数，讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例，提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

基于数据挖掘的入侵检测系统分析研究

首先介绍了入侵检测系统的相关技术,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统;通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型;将数据挖掘方法中的关联规则,分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式,通过对关联规则和分类分析,得到入侵规则。     

基于数据挖掘技术的SP企业广告策略

神经网络与关联规则是两种重要的数据挖掘技术。介绍了数据挖掘中神经网络、关联规则的常用算法,最后以某SP公司的实际群发记录为例,运用BP神经网络方法与关联规则的Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后有用的强规则,说明了数据挖掘对SP广告宣传策略的制定具有一定的决策支持意义。     

数据挖掘技术在教育中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,并且将将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则。     

一种基于改进的遗传算法的关联规则挖掘及应用

基于遗传算法主要集中应用在数据挖掘分类系统方面的特点,提出了一种改进的遗传算法以对关联规则进行挖掘,并对遗传算法的5个要素在使用过程中进行了相应的分析选择、设计和改进,最后将其应用到农业气象数据库的灾害分析中.试验结果表明了该方法具有一定的有效性.     

数据挖掘中的关联规则浅析

本文介绍了在数据挖掘领域,采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是一个重要的研究内容,以及数据挖掘技术中关联规则的基础、应用、特点及其发展前景。     

基于三段式编码GA的连续属性关联规则挖掘方法

如何有效地从具有连续属性的数据中挖掘关联规则,是目前数据挖掘领域的一个研究热点。论文基于遗传算法,提出了一个连续属性关联规则挖掘方法。在该方法中,首先采用三段式编码将连续属性离散化、属性约简和规则提取集成在一起,然后将小生境引入到遗传算法中,以避免早熟、提高挖掘效率。实验表明,该方法是有效的。     

现代信息数据的挖掘与发展

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔概括了数据挖掘的几种常见模式．如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。     

基于遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求,结合遗传算法的特点,提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,在基本遗传操作选择、交叉、变异的基础上,引入了挑选操作,取消了交叉、变异概率,给出了详细的算法设计及描述,并通过实例证明了算法的性能。     

频繁项集挖掘技术述评

阐述了关联规则挖掘对象事务数据库的特性, 对关联规则挖掘的关键问题频繁项集的几种挖掘方法:Apriori算法、最大频繁项集的挖掘算法、基于频繁链表的频繁项集挖掘算法作了分析研究,并指出了频繁项集挖掘算法优化的必要途径     

一种高效并行关联规则挖掘新算法

提出了一种在微机集群上实现的高效并行算法。该算法利用矩阵理论中上三角矩阵的良好性质，通过数据库约简、投影等操作，在微机集群的各节点上开展并行挖掘，从而提高挖掘算法的效率和可扩性。在微机集群上的实验证明，该算法能大大提高关联规则的挖掘效率，并具有良好的可扩性。     

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。     

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     

基于分布式数据挖掘的隐私保护应用研究

首先简单介绍了几种经典的数据挖掘领域的算法,考虑到这些算法的优缺点及其应用领域,本文采用关联规则挖掘算法。由于Apriori算法的各种变形可用于提高算法效率和可伸缩性,最后选择采用单维单层布尔型的关联规则的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了扼要的介绍,并根据其算法的原理详细地设计了基于Web的分布式数据挖掘隐私保护方法。     

Indirect associations between multiple items and a mining algorithm

hldirect association is a high level relationship between items and frequent itemsets in data. Current research approaches on indirect association mining are limited to indirect association between itempairs,which will discover too many rules from dataset. A formal definition of indirect association between multiple items is presented, along with an algorithm, SET NIA, for mining this kind of indirect associations based on anti-monotonicity of indirect associations and frequent itempair support matrix. While the found rules contain same information as compared to the rules found by indirect association between itempairs algorithms, this notion brings space-saving in storage of the rules as well as superiority for human to understand and apply the ndes. Experiments conducted on two real-word datasets show that SET _ NIA can effectively find fewer rules than existing algorithms which mine indirect association between itempairs,the experimental results also prove that SET_NIA has better performance than existing algorithms.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.