关联规则挖掘技术研究

以关联规则挖掘技术的发展为主线,将目前的研究方法归纳为五类:项无加权关联规则挖掘、项加权关联规则挖掘、项完全加权关联规则挖掘、负关联规则挖掘和增量挖掘,对这五类挖掘技术进行整体性阐述和比较性研究,指出了一些挖掘技术的局限性,最后展望关联规则挖掘技术在信息检索查询扩展领域中的应用前景.     

最优关联规则的形式和挖掘思想研究

数据挖掘中人们更多地关注关联规则，因为它有着丰富的内涵，对应它的复杂内容，本文给出了关联规则的挖掘原则，从大量的数据库中挖掘关联规则一定要有合理有效的指导思想，挖掘出的规则应能准确地反映现实。为减少不必要的规则以免混淆决策，分析了最优规则的思想，还有很多问题期待进一步研究。     

关联规则挖掘综述

本文介绍了关联规则的研究情况，提出了关联规则的分类及各种挖掘算法。通过对典型挖掘算法进行分析，给出了对挖掘算法进行优化的思想，最后展望了关联规则挖掘的未来方向。     

关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。     

关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务.     

基于关联规则的Apriori挖掘算法改进

关联规则挖掘是-种主要的也是用途最广的数掘挖掘方法.本文首先对关联规则挖掘及其经典Apriori算法作了介绍,然后针对Apriori算法的缺陷,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,充分地证明了改进算法的性能优势.     

数据挖掘中的关联规则方法

介绍了关联规则的基本概念,总结了关联规则的分类及各种挖掘算法,并对一些典型算法进行了介绍,最后,展望了关联规则挖掘的下一步研究方向。     

数据挖掘中的关联规则方法

介绍了关联规则的基本概念,总结了关联规则的分类及各种挖掘算法,并对一些典型算法进行了介绍,最后展望了关联规则挖掘的下一步研究方向。     

关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要，以安徽省图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘，提出读者推荐服务模型，利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。     

关联规则挖掘在高校智慧图书馆个性化服务中的应用研究

介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间...     

关联规则数据挖掘在评价系统中的实践创新研究

本文首先介绍了数据挖掘在高校教学评价系统中使用的意义,明确了挖掘模块的功能定义及挖掘具体的实现方案,然后详细介绍了关联规则挖掘在高校评教系统中的使用。全文以哈尔滨华德学院为实例,综合了教务处、人力资源部、教学质量监督中心等部门的数据记录形成教学评价初始数据,经过一系列数据预处理操作,形成挖掘对象,通过使用关联规则的Apriori算法对教师属性与评教等级进行了挖掘分析,最终得出了有参考价值的挖掘结果。     

基于归并技术的时态关联规则挖掘方法研究

首先介绍了时间区间的延展和归并技术,对事务数据库中时态关联规则的挖掘方法进行了研究,针对其一些不足进行改进,提出基于归并技术的时态关联规则挖掘方法,并对改进后的优点进行了分析。     

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。     

基于聚类划分的增量式关联规则研究

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法.     

关联规则分类及其相关研究

本文介绍了关联规则挖掘的研究情况,总结了关联规则的分类方法及相关研究,对一些典型算法进行了分析和评价,指出了当前关联研究方向,归纳出了关联规则的维护和有价值的关联规则判别方法。     

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。     

关联规则挖掘研究

本文对关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则挖掘的hpriori算法基本思想进行了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题分析讨论了hpriori算法优化技术。     

关联规则挖掘研究

本文对关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则挖掘的hpriori算法基本思想进行了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题分析讨论了hpriori算法优化技术。     

基于贝叶斯网的关联规则表示及应用

关联规则是数据挖掘领域中研究最早的一个方向,随着挖掘算法的不断完善,其挖掘速度越来越快,应用也越来越广泛,然而由于关联规则忽略了规则之间的关系和影响,所以在比较复杂的领域应用还存在着很大的限制.贝叶斯网络是用来表示变量集合的联合概率分布的图形模式.提出了一种基于贝叶斯网的关联规则表示方法,实验表明这种方法生成的贝叶斯网不仅能够有效地表示出原有的关联规则的含义,而且表现了关联规则之间的联系,从而扩展了关联规则的应用.     

基于多层次关联规则挖掘的反恐情报跨层特征关联分析

【目的/意义】为了发现更全面、更具有普适性的反恐情报信息,本文在单层次关联规则挖掘的基础上研究 反恐情报的多层次关联规则挖掘方法。【方法/过程】根据反恐情报的数据特征提出统一最小支持度和多单项最小 支持度参数并用的方式筛选多层次涉恐特征频繁项集,在情报分析过程中保存部分特殊的冗余频繁项集、冗余多 层次关联规则和无趣多层次关联规则。【结果/结论】本文的研究可以发现涉恐数据中不同概念分层的关联规律。 [创新/局限] 文中提出的关联分析方法能够弥补普通的单层次关联规则挖掘在分析包含多层属性的涉恐数据中存 在的不足,为反恐预警和反恐决策提供更丰富、更科学、覆盖范围更广的参考。