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。     

关联规则在汽车销售中的应用

该文主要介绍了关联规则挖掘的FP-tree算法.并基于对FP-tree算法的研究,在Microsoft 2010中用c#语言实现FP-tree算法,并将应用程序应用到某汽车销售企业的汽车销售数据进行关联规则挖掘.根据程序所得到的结果,由lift值判断,证明了所得规则的有效性.     

基于关联规则的数据挖掘技术在铁路物流行业中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术中关联规则的基本概念以及Apriori算法,并将其应用到铁路物流行业管理系统中,从而得到货物种类及运输方式之间相互关联的知识,更好的帮助铁路物流行业调整乃至开发新的运输产品,提高铁路物流的效益。     

数据挖掘技术在学生信息系统中的应用研究

讨论了基于关联规则的数据挖掘技术,并应用于学生信息查询系统中,可以得到有用的信息并利用语义查询优化方法加快查询的速度.     

关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用

简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师的教学工作,优化图书馆的馆藏布局。     

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.     

数据仓库和数据挖掘在计算机销售中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是最早应用在营销领域的。目前计算机在社会上的应用相当普遍。那么把数据仓库和数据挖掘技术引入计算机销售行业,可以获得信息资源,提高销售效率。本文对利用数据仓库和数据挖掘技术在计算机销售中的应用进行了探讨。     

数据挖掘在客户信息管理中的运用

从大量的商业客户购买信息中挖掘出有用的知识无疑具有重要的商业价值．以某商业单位化妆品顾客的购买信息为例介绍了在商业客户信息管理中如何有效地使用数据挖掘技术获得有效的决策信息的方法。     

基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用

关联规则挖掘是数据挖掘中重要内容之一。使用Apriori算法,根据病人的症状及疾病进行对病人的就诊资料挖掘,归纳出症状及疾病之间关联规则,并简要探讨其在医疗信息系统的应用。     

产品营销客户信息关联模式挖掘与分析

介绍了以关联规则方式对商业销售中客户数据进行分析的方法,实际运用中以某商业网点化妆品销售中客户信息的数据集为例,针对销售客户信息的具体特点给出了一种改进的Apriori算法.实践表明,改进后的Apriori算法,可以减少无意义规则的产生,提高挖掘效率.     

数据挖掘及其在高校教学系统中的应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统一教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程，并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度，为高校管理决策提供了科学依据。     

关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

数据挖掘在网络销售系统中的应用

随着电子商务的发展,网络销售越来越为人们所青睐。如何在网络销售纷繁芜杂的信息中找到对商家有用的信息,进行分析,从而制定相应的销售策略是网络销售系统中亟待解决的一个问题。数据挖掘技术可以解决这类问题,通过关联规则挖掘,找出销售的商品之间、商品与客户之间存在的内在联系,以助决策者进行销售策略的制定,使商家利润达到最大化。     

数据挖掘在体育院校计算机等级考试成绩分析中的应用研究

为了提高体育院校学生计算机等级考试过级率,使用Weka平台,采用Apriori关联规则对成都体育学院13级部分班级的计算机基础一和基础二课程学生平时测试成绩及平时测试次数、期末卷面成绩、计算机等级考试成绩进行数据挖掘分析,获取了一些有益的分析结果,对提高计算机基础课程的教学效果起到一定的指导作用。     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息.确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤.运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作.     

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。     

数据挖掘在电子政务中的应用

针对电子政务的特点,提出利用数据挖掘的关联规则算法对用户行为进行分析,通过挖掘行为路径之间的潜在关系,从在大量电子政务网站数据中发现有用的知识模式,该知识模式对于用户分析、知识分类、个性推荐等起到了很大的作用,提高了电子政务应用效率.     

关联规则在高校招生录取决策中的应用研究

根据当前高校招生政策中存在的主要问题,利用数据挖掘技术中的关联规则,以某高校招生录取信息库数据为实验进行了标准化、离散化处理,并采用经典Apriofi算法进行挖掘,找出了信息间的隐藏关系,并得到了合理可靠的关联规则,从而为高校录取提供了有效的决策作用。     

数据挖掘在图书信息管理系统中的应用

采用数据挖掘技术,通过挖掘某大学图书信息管理系统数据仓库中的借阅记录,运用并改进Apriori算法,比较、分析了读者需求的、按科目分类的各类图书资料间的关联;这些关联规则为图书管理员提供了有效地分析图书借阅状况、提高图书管理水平、提高图书馆服务质量等的办法.     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。