关联规则在大学生就业信息库中的应用研究

本文以高校学生就业信息库为研究对象,采用数据挖掘技术挖掘学生就业信息库中的有用知识。本文围绕挖掘优秀毕业生特点这一主题,运用Apriori关联规则算法对学生就业信息库进行挖掘,得出相应的规则和知识．为学校课程建设、教学改革及就业指导提供决策支持。     

FP算法在企业信息类隐性知识挖掘中的应用研究

通过FP算法,从企业内部的海量信息中找出事物之间的联系,得到有用的信息类隐性知识.以FP算法为工具,建立了企业信息类隐性知识挖掘的FP-tree模型,并给出了挖掘的具体步骤,通过算例演示了企业信息类隐性知识挖掘的具体实施,并与经典的Apriori算法进行了比较,表明FP算法对企业信息类隐性知识挖掘具有一定优越性.     

基于关联规则的学生成绩分析

数据挖掘技术是目前信息技术研究的热门问题,被广泛的应用于各个行业,但在教育领域的应用相对较少。本文对数据挖掘技术中的关联规则进行了介绍,实现了Apriori算法,并应用该算法对学生成绩进行分析,挖掘学生成绩数据中的隐藏信息,找出了各个成绩为优秀的学科之间的关联性,得出了语文、数学、英语及各文理科课程的相互影响程度,为教育管理部门提供决策支持。     

基于关联规则的高校学生成绩分析

高校的教务管理系统中积累了大量的学生成绩数据,这些数据隐藏着许多有价值的信息,然而利用这些成绩数据充分挖掘其潜在价值的不多。本文旨在利用基于关联规则的Apriori算法对某高校软件工程专业的学生成绩数据进行挖掘,发现软件工程专业课程之间的相关性,为高校软件工程专业的培养方案及课程设置提供实证依据,并且对后续该专业学生的学习情况提出预警。     

融合NER和Apriori算法的游记文本关联知识挖掘及推荐服务研究

[目的/意义]为挖掘旅游平台游记文本蕴含知识，协助旅游者高效获取符合需求的信息和知识，为制定旅游计划提供科学决策的信息支持。[方法/过程]首先面向用户需求提出基于布尔矩阵和集合逻辑改进Apriori算法的思路；然后融合命名实体识别实现了游记文本关联知识挖掘及聚合，构建了基于关联知识挖掘的个性化推荐服务模式，并以携程网中杭州相关的游记文本进行了实证研究。[结果/结论]研究发现，融合命名实体识别和改进的Apriori算法，能够有效挖掘游记文本蕴含知识，实验结果验证了在算法性能及结果上要优于传统Apriori算法，并能够根据挖掘结果向用户提供个性化推荐服务，协助旅行者科学、高效地制定旅游计划。研究结论丰富了游记文本挖掘的方法论，为旅游平台服务推荐优化提供了新的思路。     

数据挖掘中关联规则挖掘的算法研究

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。本文对Apriori算法及其改进作了讨论。     

基于矩阵的数据挖掘技术在数字化图书馆中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法，本文在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进，从而提高图书馆数据资源的利用率，提高图书馆服务层次。     

基于动态置信度优化Apriori算法的旅游市场决策模型

针对标准Apriori算法在旅游市场数据规则挖掘的应用中还存在运算时间长、规则挖掘效果不好等问题。本文提出了一种基于动态置信和事务数据库优化的数据挖掘模型,首先采用贝叶斯算法对数据项进行预估,得到动态的置信度,然后采用m-estimate加以优化,从而让该分类能够更为精确地做出其适当的分类,最后用矩阵的形式来代替事务数据库,并通过这一方法来提高算法的运行效率。另外针对这一模型进行了仿真实验,结果发现,本文设计的经过改进的Apriori算法在挖掘市场数据的时候具有更好的性能。     

基于关联挖掘技术的老年心理健康状况研究

使用关联挖掘技术,提取出众多老年群体日常生活信息量中具有隐含价值的潜在信息,从而分析得出老年群体的心理健康数据。在目前关联挖掘技术中,最具影响力的为Apriori算法,但为了有更有效更精准的老年群体心理状态分析结果,使用改进的Apriori Tid算法和FP-growth算法对老年群体的心理健康状况进行分析研究。     

股票间关联规则的挖掘算法

股票交易系统积累了大量数据。对这些数据进行有效的分析处理,以发现在股票交易数据间的内在相互联系,对指导投资决策具有重要的意义。本文在经典Apriori算法的基础上,提出了一种考虑时间因素的关联规则挖掘算法,将其应用于股票市场,对各支股票间的关联规则进行了有效的挖掘和探讨,提高了挖掘过程的效率。     

对当前高校贫困生感恩意识缺失现象的研究

随着在校贫困生人数增加和贫困生资助体系不断完善。贫困生感恩意识缺失成为了贫困生资助工作中的突出问题。本文深入分析了该现象产生的原因,并提出通过建立和完善感恩教学体系、社会服务体系、贫困生认定体系和贫困生自主管理体系四个方面来加强贫困生的感恩意识教育。     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

Web数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量也急剧增加,Web数据挖掘技术作为处理数据的专项技术,其优越性能在许多领域都有所体现。针对Web数据挖掘技术在数字图书馆中的应用进行研究,分别从web数据挖掘的难点、XML在Web数据挖掘中的应用以及web数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用三个方面展开分析,以促进web数据挖掘技术的不断完善,使它能够为数字图书馆提供更好的服务。     

数据挖掘在知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分。本文从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,在此基础上,对数据挖掘技术在知识管理中的应用作了深入的论述。     

电子商务中数据挖掘技术的研究与应用探索

顾客在电子商务网站的访问行为会产生大量数据信息,这些数据中包含了大量对市场分析及预测有用的潜在信息,可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘,从而了解客户的访问行为。本文主要讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

基于关联规则挖掘的食品安全信息预警模型

针对食品生产加工的安全问题,建立了基于关联规则挖掘的食品安全信息预警模型,此模型从数据挖掘视角以食品生产加工的检测数据为处理对象,分析数据异常情况,采用改进的关联规则挖掘APTPPA算法,生成关联路径树、寻找频繁项集、最大频繁项和最大关联规则,进而抽取报警关联规则,挖掘导致食品安全问题的因素并进行诊断和预警,最后通过实验验证了预警挖掘模型的正确性和算法的有效性。     

基于读者信息行为分析的高校图书馆用户关系管理策略

从分析读者信息行为入手,探讨高校图书馆实施用户关系管理的策略。以用户基本数据为依据,数据挖掘技术为手段,使图书馆员服务理念不断更新,进而获取学生读者信息行为特征和规律,开发更多的潜在用户,从根本上提升图书馆服务效益。     

论信息技术在环境保护中的应用

文章分析了3S技术、物联网技术和数据挖掘技术等相关信息技术在环境保护中的应用现状和特点,提出了培养环境信息人才、建立并优化环境空间信息数据库、应用数据挖掘技术以提高数据处理能力和加大新技术应用走"智慧环保"之路等一系列促进信息技术与环境保护深度融合的建议。     

高校管理信息系统数据仓库设计研究

分析了管理信息系统的现状与不足,在作者单位原有的管理系统基础之上,通过对数据仓库需求分析,提出将数据挖掘技术应用于高校管理系统中。按照数据仓库的设计准则,探讨了数据仓库的模型设计、结构设计。基于SQL Server 2005建立数据仓库,包括学生就业指导和成绩分析两个主题数据集,描述了数据仓库模型设计、结构设计。     

决策树方法在药物选择模型中的应用

近年来,数据挖掘在IT行业备受关注。数据挖掘技术解决了目前数据贫乏的问题,它通过分析,从大量的、杂乱无章的数据中提取出有价值的信息,这些信息可用于解决如医疗诊断、风险评估等决策问题。决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容,文章通过决策树在药物选择中的应用来阐述决策树的构建过程。