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。     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．     

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。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

基于关联规则数据挖掘技术在教学管理中的应用

数据挖掘技术是一种以从大量数据中提取潜在有价值的数据规律或数据模型为目的的信息处理技术。将此技术运用在高校信息处理的工作上,可智能生成有价值的信息,用于学校教学管理与决策。本文将以目前高校普遍使用的学分制选课数据系统依托,运用数据挖掘技术中关联挖掘规则,对已有数据进行分析,为读者提供一个简单易操作的数据挖掘范例,供读者参考。     

基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用

随着医院信息系统(Hosp ital Inform ation System,H IS)在医院的广泛应用,特别是数字新技术在门诊系统中的广泛应用,医学数据挖掘提高了医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供了科学的、准确的决策.本文使用关联规则中的Apriori算法挖掘医院病人的就诊资料,并且归纳出症状及疾病间之关联规则,并探讨其在医疗信息系统的应用.     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

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。     

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。     

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.     

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.     

两种基于关联规则的挖掘算法在电子商务中的改进

本文提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的多支持度的关联规则方法,并结合具体数据进行了分析。改进了算法,在实践中可以有效地提高系统数据挖掘的效率。     

关联规则在图书馆的应用分析

介绍了关联规则及其核心算法Apriori算法,利用关联规则技术对成都大学图书馆的信息流进行了相关分析,对学校图书馆的优化建设提出了科学的建议。     

关联规则在员工考核中的应用研究

员工考核是一个企业管理的重要环节,不断提高员工考核数据的客观性和可靠性是提高员工考核质量的重要途径。本文讨论了如何利用关联规则挖掘技术,对员工考核数据进行关联规则挖掘,从而提高员工考核的真实性,客观性。     

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。