数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的“决策支持”问题所激发。对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨，对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明，对自连接操作的提高效率问题加以论证。通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集。     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的"决策支持"问题所激发.对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明,对自连接操作的提高效率问题加以论证.通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集.     

数据挖掘中关联规则挖掘算法的探讨与研究

对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究、探讨和比较。在分析关联规则最具代表性两类算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并对关联规则进行了展望。     

数据挖掘中关联规则集的优化

尝试重新定义了正关联规则和负关联规则,并给出它们的兴趣度,从而统一了正、负关联规则的评价标准.在此基础上,采用逻辑的方法查找极小矛盾集以判定关联规则集的一致性,通过修改极小矛盾集中的规则消除关联规则集的不一致,从而优化原有的关联规则集.     

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。     

数据挖掘中关联规则和决策树的应用

关联规则应用最频繁的是在零售部门,尤其是超市。以某超市一天中的商品销售记录为例来说明关联规则的应用,从中发现客户的购买模式和消费习惯。决策树分类方法的应用中,对于汽车销售公司的客户定位进行了分析,区分了男性和女性的偏好。销售公司可以据此对客户进行具体定位,促进销售。     

数据挖掘中的关联规则

关联规则（Association Rules)是数据挖掘（Data Mining)中的重要工具，系统综述关联规则的各种形式及研究动态，供读对不同的对象与背景，有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题。     

空间数据挖掘的研究与应用

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或是空间数据库中存储的其他的隐含的模式的过程 空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域有广泛的应用前景 本文对空间数据挖掘的具体应用进行了探讨.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

基于关联规则数据挖掘的研究及应用

在研究了经典的关联规则算法Apriori之后,提出了类Spriori的数据挖掘算法分析学生频繁访问的页面路径,用以提供有用的信息给网络课程设计者以及授课老师,来解决学生在网络学习过程中产生的“信息迷航”问题。     

关联规则数据挖掘算法浅析

简要介绍了关联规则的概念及其基本思想,重点分析和讨论了两个挖掘关联规则的经典算法,即Apriori算法和分段算法。     

关联规则数据挖掘的研究及应用

在研究了经典的关联规则算法Apriori之后,提出了类Spriori的数据挖掘算法分析学生频繁访问的页面路径,用以提供有用的信息给网络课程设计者以及授课老师,以解决学生在网络学习过程中产生的“信息迷航”问题。     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

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。     

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     

关联规则数据挖掘方法的研究

在数据挖掘技术中有很多研究领域,关联规则数据挖掘就是其中一个重要的研究方向,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着极其重要的应用价值。分析和研究Apriori算法,针对该算法中存在的效率瓶颈问题,提出了一个改进的挖掘算法FDBM_Apriori算法,并实现了该算法。理论和实验证明,FDBM_Apriori算法具有良好的性能。     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

数据挖掘中关联规则的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,本文针对关联规则的维护问题,在事务数据库不变前提条件下对最小支持度和最小可信度进行改变,设计实现了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.