数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

本文利用数据挖掘的关联规则方法对电信客户分布情况进行了数据挖掘,利用兴趣度来减少频繁项目集,限制关联规模的大小,从而提高数据挖掘的速度。     

基于Ontology的数据挖掘在计算机动态取证中的应用

动态取证势必会产生大量的杂乱无章数据.如何对大量繁杂的数据进行有效的分析,成为动态取证的关键问题.提出了基于本体的数据挖掘模型,利用此模型实现了高精度的语义挖掘,根据挖掘结果提供了预警防范服务,利用关联规则具体说明了基于本体的数据挖掘的过程,并用贝叶斯网络模型简单计算了实例本体间的关联程度,实现了关联挖掘.应用实例表明基于Ontology的数据挖掘提高了对攻击源定位追踪的准确性和实时性.     

数据挖掘在数据库决策系统中的实现

分析了数据挖掘的工作流程,利用数据挖掘从大规模数据库中寻找各变量之间函数依赖近似的强关联和确定条件概率,并将该方法应用于数据库决策系统中.     

基于数据挖掘的考试成绩科学化管理

将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析.     

数据挖掘在数据库决策系统中的实现

分析了数据挖掘的工作流程 ,利用数据挖掘从大规模数据库中寻找各变量之间函数依赖近似的强关联和确定条件概率 ,并将该方法应用于数据库决策系统中     

基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型...     

多层次关联规则的快速挖掘算法

数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法。关联规则是数据挖掘的重要研究方向。本文提出了多层次关联规则的一种快速挖掘算法,利用抽样从概念层次树的中间开始挖掘,以提高挖掘的速度。     

改进的关联算法在高校学生综合测评中的应用

利用数据挖掘的关联规则对淮北职业技术学院教务系统中的学生信息进行分析,采用Apriori算法完成学生数据间的关联挖掘,生成关联规则。发现影响学生综合测评的因素,为教学管理部门提供参考。     

一种数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

本文利用数据挖掘技术对用户命令进行关联规则及序列模式的挖掘,有效的揭示了用户的行为模式规律,利用RIPPER算法产生的规则提高了对已知攻击和未知攻击检测的准确性,实现了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统。     

数据挖掘技术在话务网数据分析中的研究与应用

利用数据挖掘技术设计了移动通信话务网管数据挖掘系统,将概念、分类、关联、时间序列分析等算法应用于话务网管散据分析中,重点介绍分类分析算法在话务网管数据分析系统中的应用．     

可拓学在数据挖掘中的应用初探

可拓学在数据挖掘中的应用是多方面的,其特点是挖掘“不行变行" 的规律。可拓方法丰富了数据挖掘的内容,为多值型关联规则的建立提供了新的工具。提出的可拓数据挖掘模式,有利于利用现存数据更好地为决策服务。     

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。     

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘

保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务.本文利用向量点积方法从垂直型分布数据中挖掘关联规则,并且保持其隐私性.给出了数量积算法和隐私挖掘的步骤,最后举例说明了如何利用数量积算法进行垂直型分布式数据挖掘.     

起重机械检验数据挖掘系统的设计与实现

利用数据挖掘技术,开发了起重机械检验数据挖掘系统,为检验起重机械安全运行性提供了一种有效决策模型。系统采用决策树分类,实现了对起重机械的故障诊断;利用关联规则,对起重机械缺陷、失效进行相关性分析。系统运行结果表明,该系统具有一定的应用价值。     

基于相似性的分布式数据挖掘

基于相似性的数据挖掘模型,主要是用于发现分布式资源之间的相似性,利用相似性,融合分布式数据库,减小数据挖掘的规模.本文主要介绍以关联规则中最大频繁项集为基础的一个相似性的度量方法,并根据对得到的相似性值的判断,来决定数据挖掘的数据源的引用规模.     

基于关联规则的课程设置研究

通过对基于关联规则的数据挖掘技术的研究,阐述了数据挖掘技术在电子化校园中的应用前景,特别是在课程设置方面,基于关联规则的数据挖掘技术可以更加有效地帮助教育者进行决策.     

关联规则在图书馆读者借阅记录中的挖掘应用

本文在图书馆管理系统中引入数据挖掘技术,利用关联规则的Apriori算法对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行实际挖掘,并将挖掘结果进行分析,以指导图书馆的读者服务工作。     

寿险事务数据库挖掘关联规则的分析和设计

客户关系管理是当前研究与应用的热点。信息经济导致了信息爆炸,本文重点探讨如何利用基于关联规则的数据挖掘技术来发现寿险事务数据库中的关联规则,以便更好得进行客户关系管理。     

利用C++标准类挖掘关联规则

介绍了数据挖掘中关联规则的Apriori算法思想 ,提出了在实现该算法的关键步骤 ,剪枝步的非频繁子集的测试过程中 ,利用C 的标准模板类的技术。论述了C 标准模板类在关联规则挖掘算法的数据结构具体实现中的有效利用     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.