一种基于本体的关联规则挖掘方法

关联规则可用于指导企业商务决策,针对关联规则挖掘的支持一置信框架会产生冗余规则的问题,该文提出了一种本体统计相关性与语义相关性相结合的关联规则挖掘方法。该方法以关联规则挖掘为目标,首先建立领域本体,并集成一个更为通用的本体系统辅助关联规则的挖掘,综合考虑本体的统计相关性和语义相关性定量计算规则相关度。应用客观兴趣度和主观兴趣度约束无趣规则的产生。与已有的方法相比,该方法有效地处理了冗余规则,实现了基于语义的知识表示。同时,该方法在心血管疾病辅助诊断系统中应用验证了其有效性和优越性。     

一种基于不动点的关联规则挖掘方法

本文基于不动点理论,给出了关联规则挖掘的一些基本结论,进一步丰富了数据挖掘的基本内容.     

一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP

为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合.     

一种基于关联规则的增量数据挖掘算法

分析了关联规则增量更新挖掘算法FUP和IUA,指出了其效率低下的主要原因.针对关联规则增量更新问题,提出了一种新的简单高效的增量挖掘算法LIUA,并对算法LIUA进行了测试,测试结果表明算法是高效、可行的.     

基于Web日志的混合挖掘模型研究

在电子商务环境下,提出一种基于Web日志抽取用户兴趣模式的混合挖掘模型MMA(mixed mining algorithm),该模型克服了单纯挖掘浏览模式或关联规则的不足,综合考虑用户的浏览和购买行为,能够有效捕获用户兴趣,获得潜在的商机,并为用户提供个性化的服务.     

一种改进的关联规则增量更新算法

数据挖掘技术引起了数据库和人工智能等领域的专家和学者的广泛关注。关联规则的挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,本文分析了经典的增量更新算法FUP的不足,提出了一种改进的增量更新算法EFUP,详细论述算法思想,并与FUP算法比较分析,表明了该算法的优越性。     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法，该算法虽然能有效地挖掘出关联规则，但是产生的冗余规则多，效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。     

一种新的多维关联挖掘智能方法

关联规则挖掘在数据挖掘中有着重要的作用.本文提出了采用多维模型的架构将维表进行组织,而且利用项目分块和提取感兴趣的个别属性作为多维关联规则挖掘的基本思想,并利用数据库查询语言实现算法,实现了多维的挖掘,经实验表明该算法的效率大大高于Apriori等算法,且易于实现.     

基于WEB的物流服务监控技术研究

物流服务监控的目的是帮助企业及时了解物流运行情况,传统的方法都是以设计调查问卷、制定周期报告表等手工方式进行,它无法确保客户对此有良好的配合,缺乏客观性和实时性.因此,本文提出了一种将多属性综合评价技术和WEB日志挖掘技术相结合的求解方法,实现了物流企业利用现有的     

数据挖掘中的增量式关联规则更新算法

设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能.     

基于粒计算的多层次关联规则挖掘技术研究

粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论.基于粒计算的多层次关联规则挖掘,引入了粒计算思想,采用多层次化二进制编码表示,只须一次数据集扫描便可获得所有叶节点粒,并能够由子粒的"或"、"与"运算获得父粒和多项集,简化求频繁-项集的求取方法,降低了算法的时间复杂度和空间复杂度提高了算法的效率.     

基金绩效评估模型及其在中国的应用

证券投资基金业绩评估是当今西方国家证券界非常时兴的一项工作.它主要包括评估与比较不同投资基金的投资表现,正确评价投资基金的回报及其承担的风险,并根据评估结果对投资基金进行业绩排序,投资基金业绩评估是评价投资基金管理人运作绩效并据以派发管理酬劳的依据,也是投资者     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

快速更新挖掘最大频繁项集

更新挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题,其发现过程的高花费要求对高效更新挖掘算法进行研究.提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集算法,其能够在原有挖掘结果的基础上,有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集.     

一种有效的关联规则增量式更新算法

本文针对在事务数据库不变 ,最小支持度和最小可信度发生变化的情况下 ,如何进行关联规则的维护问题进行了研究 ,并提出了一种有效的增量式更新算法     

基于支持格的关联规则挖掘算法

提出了一种基于支持格的关联规则挖掘算法（ARSL），该算法连续扫描数据库事务序列，逐步构造支持格，对数据库扫描不超过2遍即可求得所有大项目集。首次扫描数据库时，能提供反馈信息，允许用户对最小支持率进行调整。该算法能连续处理事务序列，可用于网上在线数据挖掘。     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点.本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM.同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的.     

基于胜任力的绩效评价模式

知识经济时代人力资源的管理已经成为影响企业成功的重要因素，论文以胜任力为基础，综合考虑成熟的管理因素，提出基于管理者胜任力绩效评价的人力资源管理模式，通过建立胜任力评价模型，给出了在动态变化的环境中对管理者实施绩效评价的方法。