FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

数据库中关系规则的数据挖掘

关联规则算法是数据挖掘中的核心技术 ,本文给出了数据库中挖掘关系规则的一种新算法 ,该算法通过二次扫描 ,第一次将可能出现的频繁项目集加入到ISC中 ,第二次扫描采用逐步求精算法将频繁项目集加到项目集中 ,减少了数据库的扫描次数     

关联规则挖掘在保险公司客户信息管理中的应用

介绍数据挖掘中关联规则技术及一种关联规则算法并将其应用到保险公司的客户信息管理中,找出其内在的关联规则,得到保险公司的验证.     

广富林遗址考古新发现及先人生活环境探析

广富林遗址的重新发现，取得了新的成果，首次在良渚文化遗存之上发现了来自豫东地区的王油坊类型文化遗存，为环太湖地区的文化变迁等课题研究提供了新的资料，系统采集了遗址生土层和各文化层的样品，作了孢和分析研究，根据孢粉组合特划，划分了4个孢粉组合带，并对广富林先人的生活环境和文化，农耕等发展作了探讨。     

基于XML的WEB数据挖掘系统框架的设计与实现

互联网的广泛应用使Web数据挖掘成为当前数据挖掘技术研究的热点，而XML正逐渐成为新一代互联网数据组织和交换的事实标准，两者的结合－基于XML的Web数据挖掘技术成为Web数据挖掘中一个重要的研究课题。分析了Web数据挖掘技术的难点，提出了一个基于XML的Web内容数据挖掘系统框架。     

用WebClass与SQL Server开发网上新书报导系统

根据图书馆网上新书报导的需求,分析了目前国内网上新书报导的不足,提出了网上新书报导应该实现的功能及目标,并用WebClass与SQLServer实现网上新书报导系统的设计和开发。     

夹竹桃(Nerium indicum)等四种植物放射性核素U、226Ra的含量研究

对铀尾矿生长的夹竹桃、狗芽根、假俭草和蕨及土壤中的U、^226Ra的含量进行了测定。结果表明，夹竹桃、狍芽根、假检草和蕨对U、^226Ra具有一定的积累，并且植物体地上部分U、6226Ra的含量小于地下部分U、^226Ra的含量；四种植物为铀尾矿的耐性植物，可用于尾矿地的生态恢复。     

山东史前文化发达的地理基础--兼论考古学与历史地理学的结合

山东地区的史前文化十分发达 ,这一发达与全新世中期暖湿的气候直接相关。同时 ,山东地区临海的区位、适中的海拔、多样的地表形态、放射状的水系 ,也为古人类的生存提供了良好的空间。在深入认识人类与其生存环境的关系这一问题上 ,考古学与历史地理学的结合 ,无疑会给彼此带来生机与活力     

大同城郊平原区地下水优化管理模型研究

用将地下水数值模型嵌入地下水管理模型的方法 ,建立了大同城郊平原区地下水优化管理模型。在约束条件下 ,用单纯形法对地下水管理模型求解 ,提出了在地下水位降深 1m、2 m时不同水文地质分区的优化开采量     

Visual Prolog智能集成开发环境评述

Visual Prolog是国际上已经广泛流行的功能强大的通用智能化应用集成开发环境。本文全面评述其功能特点，包括Visual Prolog的由来与发展，可视化开发环境，可视化编程接口，语言与编译器，运行环境等。