基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

CSS代码命名规则与技巧探讨

合理、科学地对CSS代码命名,能够精简CSS代码,提高代码的开发效率,方便网站设计师对网站进行维护与修改.通过对CSS代码命名规则分析,提出了进行语义化命名、结构化命名和惯例命名三种CSS代码命名技巧.     

浅谈初中英语听力中预测能力的培养

根据外语教学法专家W.M.Rivers和M.S.Temperply的统计,人们在语言文字的使用中,有45%的信息是通过听来完成的。因此,听力是英语学习的核心课程之一。而听力预测能力是听力教学中一项值得重视的技能,对学生来说,也是一种有效获得信息的方法。著名学者Underwood说：“预测是根据现实的感知和以往的经历,凭想象对将要出现的新形象做出推测、估计和预想的心理过程。初中学生认为英语听力是很难取得好成绩的。英语教师应该注重采取多种教学手段来激励学生学好英语,但不能忽略答题技巧的训练与培养。听力预测能够帮助学生们从容面对考试,确立在听力题取得好的效果的自信。     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立n张图像颜色值事务数据库D,它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

基于规则质谱解释研究——Ⅰ.计算机学习产生质谱解释规则

正确地解释未知物的谱图,从中推导出可靠的亚结构是实现化合物结构解析的关键。而谱图解释是以“谱图特征→亚结构”解释规则为基础进行的。所以产生可靠而且完善的解释规则是有效地解释各种结构类型化合物谱图的首要条件。目前,已出现了一些用来建立分子结构与其质谱间的关联规律的计算机程序。     

阿拉伯数字使用规则

公历世纪、年代、年、月、日和时刻必须使用阿拉伯数字。年份用四位数表示,不能简写。例如：1999年不能写成99年.     

集成电路版图CAD快速入门方法与实践

本文针对集成电路版图CAD技术初学者如何快速入门,提出围绕一个规则,两个流程进行训练,就学习过程中经常遇到的四个问题进行重点阐述,给予初学者一些学习方法和建议。     

一个保护私有信息的序数型关联规则挖掘算法

基于随机响应技术,提出了一种在保护隐私的关联规则挖掘中对包含三个属性值的序数型数据进行伪装的方法．设计了在伪装的数据集上进行挖掘的算法;分析了算法的安全性及复杂度。并通过实验表明,该算法在伪装的数据集上挖掘出来的规则与原规则相比,相对误差不超过5％。