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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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     

基于web数据挖掘的Apriori算法及其优化算法研究

从数据挖掘中的关联规则概念入手,介绍了关联规则挖掘中的核心算法Apriori实现过程,针对出现的瓶颈又介绍了几种Apriori算法的优化方法,最后指出了末来关联规则挖掘算法的研究方向．     

基于Apriori算法的读者行为分析

本文利用Apriori算法对图书管理集成系统产生的流通数据进行数据挖掘,找出读者借阅书目之间的关联规则,从而指导图书馆工作人员主动的向读者推荐满意的图书。     

Apriori算法在消费市场价格分析中的研究与应用

在介绍关联规则基本原理的基础上,对Apriori算法进行了详细的分析和研究,并将Apriori算法应用于消费市场价格数据中,挖掘出了各种农副产品价格之间的关联关系,即从大量的农副产品价格数据中挖掘出了大米、玉米、大麦和羊肉、牛肉价格之间的关联规律.     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.     

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.     

对频集发现算法Apriori的研究

在分析已有关联规则和挖掘算法的基础上，对频集发现算法Apriori进行了研究，详细地论述了该算法的实现过程及所涉及的诸多问题，并对该算法的缺点及如何优化进行了较为深入的讨论．     

基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用

客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中.作为数据挖掘研究的一项重要内容--关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销.针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性.     

一种高效的基于模式矩阵的Apriori改进算法

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法,但它存在两大致命缺陷:需多次扫描数据库和产生海量的候选项目集。从这两个角度出发改进算法,提出了一种基于模式矩阵的高效改进算法(简称P-Matrix算法),使扫描数据库的次数减少为一次,同时不产生候选项目集而直接产生频繁项目集,从而使算法的时间复杂度和空间复杂度大大减少,有效地提高了Apriori算法的效率。