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.     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。     

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Apriori算法的改进关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的一个重要研究内容,主要用于从大量数据集中挖掘出有价值的数据项之间的关联关系.典型案例是超市的购物篮分析,主要对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,可以发现顾客的购买行为.本文依据Apriori算法的两个基本性质,即任何大项集的子集一定是大项集,非大项集的超集一定是非大项集,对经典的Apriori算法要多次扫面事务数据库的问题,作了一些改进,并进行仿真计算,结果表明,改进的算法确实减少了扫描次数.     

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．     

Apriori_Q:关联规则的有效求解

通过对Apriori算法的分析，提出了一种关联规则挖掘的改进算法Apriori_Q。该改进算法减少了模式匹配和对数据库访问的次数，理论分析与实验结果表明，Apriori_Q提高了关联规则生成的效率，因而更具有实用价值。     

基于矩阵算法的关联规则挖掘

分析了关联规则挖掘的各种算法,详尽分析和探讨了一种用于挖掘关联规则的矩阵算法并给出了矩阵算法实现过程.矩阵算法扫描数据库一次,然后生成事务矩阵,在矩阵上进行相关的数据挖掘操作.当数据库规模较大时,矩阵算法能够显著提高关联规则挖掘的效率.     

关联规则挖掘算法初探

本文根据Apriori算法的不足,提出了一种针对关系数据库关联规则挖掘的Apriori改进算法,用以提高数据挖掘的效率。     

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。     

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。     

基于概念分层关联规则挖掘的研究

通过加权平均算法(ML_TWA)发现多层关联规则.该算法针对现有多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的情况,依据多层数据的特点,提出了一种加权平均阈值估计方法,来提高挖掘效率和结果的准确性.实验结果证明这种算法是有效的.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

基于遗传算法的关联规则挖掘研究

针对图书馆读者借阅信息复杂度过大的难点,采用遗传算法研究关联规则挖掘,并举例说明。     

一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法

提出了一种基于Map Reduce模型的Apriori改进算法,该算法利用Map Reduce模型分布式处理海量的输入数据,结合Apriori算法,得到局部频繁项集,通过聚合处理得到全局频繁项集.实验证明,该算法是有效的.     

基于关联规则挖掘的网络安全审计技术研究

针对现有的安全审计规则及审计模型存在的准确率不高、检测效率低、规则适应性差等问题,本文设计了一种基于关联规则挖掘的网络安全审计模型,并在该模型中引入FP-Growth算法自动生成审计规则。该模型提高了安全审计的准确率以及规则的自适应能力,不仅能审计己知的异常行为,也能审计出未知的异常行为。