医疗数据库中关联规则的挖掘研究

本文首先介绍了关联规则模型和数据挖掘方法,并结合模糊集理论,给出了医疗数据库中语义关联规则的模型和提取算法。     

医疗数据库中关联规则的挖掘研究

本文首先介绍了关联规则模型和数据挖掘方法,并结合模糊集理论,给出了医疗数据库中语义关联规则的模型和提取算法.     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向.     

关联规则挖掘综述

介绍了当前关联规则挖掘的研究情况,分析了传统关联规则挖掘算法的不足．与此同时,介绍了几种优化算法．最后,展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

基于遗传算法的关联规则挖掘

设计了一种基于遗传算法的关联规则算法,该算法将遗传算法和关联规则相结合.对遗传算法的编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子进行了分析,给出了所设计方法的具体步骤,并进行了试验.试验表明,改进后的算法的执行效率高于Apriori算法.     

基于Web日志挖掘的关联规则算法研究

Web日志挖掘是对用户与Web服务器在交互时产生的数据,采用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识。首先对Web日志挖掘进行了概述,重点研究了关联规则算法中的Apriori算法,并对Apriori算法进行了改进,最后给出具体实例。     

关联规则挖掘概述

主要介绍了关联规则挖掘的研究情况,对一些典型算法进行了分析和评价,指出传统关联规则衡量标准的不足,并归纳出关联规则的价值衡量方法,最后,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。     

关联规则挖掘算法研究综述

基于关联规则挖掘算法的研究现状,对几种经典的关联规则挖掘算法进行了重点介绍,如Apriori、FP-Growth、QDT等。通过对几种典型算法的步骤及主要思想进行详细阐述,提出了这几种算法的优缺点及目前研究面临的主要问题,为关联规则挖掘算法的优化研究提供了借鉴。     

多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

数据挖掘从大量的数据中提取隐含在其中的有用信息和知识,采用关联规则挖掘方法,对多媒体图像进行关联规则挖掘,得出多媒体图像的关联规则。     

关联规则在教学评价中的应用

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程,其中关联规则（AssociationRules）的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。     

关联规则的并行挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统的串行算法已不能满足数据库空前发展的需求.本文提出了关联规则的并行挖掘算法,探讨了相关的数据结构,并对算法进行了定性分析.     

网络入侵分析关联规则挖掘系统设计

关联规则广泛应用于网络入侵检测,以Access2003数据库为基础,实现了关联规则挖掘apriori算法,成功挖掘出网络数据特征项与入侵类型之间的关联规则,能有效地对网络入侵数据进行关联规则分析。     

基于遗传算法的关联规则挖掘方法

基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和遗传算子的设计方面进行讨论分析。通过对早熟问题的分析并改进自适应算子,提高了算法的效率,使算法在相对稳定的动态种群规模中寻找优质解。     

关联规则挖掘在毕业生就业分析中的应用研究

介绍了关联规则挖掘的相关概念和算法,对就业事务数据进行了采集和预处理,使用Visual FoxPro开发了一个就业事务关系挖掘工具,并对学生就业各项事务进行了关联挖掘分析,找出它们之间客观存在的关系,为学校就业指导工作服务。     

基于空间数据的关联规则挖掘算法及实现

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识，空间关系或是空间数据库中存储的其它的隐含的模式的过程。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要表现形式，利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。本文给出了一种基于空间数据的关联规则挖倔算法，并给出了实例。     

挖掘空间关联规则算法的应用研究

介绍了数据挖掘和知识发现(SDMKD)在空间数据库中应用的一般方法,探讨了如何将关联规则数据挖掘的方法应用于空间数据库的问题。同时,提出了基于该算法的一般软件体系结构。     

客户关系管理中的关联规则挖掘技术

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术尤其是关联规则挖掘技术在CRM中的应用进行了研究。     

关联规则挖掘算法分析与比较

由于数据挖掘的数据量巨大，导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上，对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较，探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。     

一种快速的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘向来是数据挖掘的一个重要领域,挖掘算法也层出不穷。本文在深入分析FP树特性的基础上,改进了FP树的构造过程,通过一次扫描事务数据库即可生成FP树。从而缩短了关联规则挖掘时间,提高了效率,实验验证了其有效性。