改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。     

基于关联规则算法的改进研究

目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法及其变型，其中最著名的是Apriori算法，但传统的算法效率太低，为了解决这些问题，提出了一种快速更新的关联挖掘算法。     

关联规则挖掘的一种改进算法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,文章对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法.     

改进的关联规则挖掘算法及其在课程设置中的应用

通过对Apriori算法的分析与研究,指出其在实用中存在的主要问题,提出改进算法.最后将算法应用到教育信息挖掘中,发现一些有价值的规则,为学校的教育决策和教学管理提供有指导意义的信息.     

关联规则算法综述

介绍了关联规则的概念及挖掘的过程,以Apriori算法为例,阐明了算法思想及其优化方法,描述了关联规则在社会生活领域的应用。     

Apriori关联规则挖掘算法分析与改进

对数据挖掘及关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则的Apriori算法基本思想及其核心算法作了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进思路,同时对改进的Apriori算法进行了评价.     

冠心病发病相关因素关联规则分析算法实现及改进

本文首先对数据挖掘的定义及其发展现状作了简单的介绍,然后从背景、内容、效率、复杂度等方面对基于关联规则的Apriori算法做了深入介绍,最后分析了这个算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进方案。     

基于分布式系统的关联规则挖掘算法

分布式算法具有高度的适应性、可伸缩性、低性能损耗和容易连接等特性,可以作为挖掘关联规则的理想平台。分布式系统环境下实现高效分布式算法的方法。数据挖掘同关系数据库的关系,实现算法对数据库结构的要求,明确在实现中需要解决的几个核心问题。     

数据挖掘中关联规则算法及其应用

介绍了关联规则经典算法,提出了对其进行改进的一些技术及其应用领域.     

优化关联规则算法的方法研究

Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。     

关联分析频繁模式挖掘Apriori算法简介及其应用

随着信息技术的发展,数据量变得非常庞大,如何从海量数据中找到有用、有关联的信息,数据挖掘技术应运而生。Apriori算法作为重要的关联分析算法在这些年得到了广泛应用。主要介绍了关联规则的基本模型、Apriori算法的原理以及如何使用Apriori算法挖掘出有意义的关联规则。     

基于关联规则的高校课程关联性分析

高校教务管理系统将产生海量数据,这些数据中可能隐藏着一些我们以前不知道的大量有用信息。文章采用Apriori算法,对高校学生成绩数据进行关联规则分析,通过学生成绩是否优秀来找到各对应课程之间的相关性,从而科学地安排教学和辅助教学管理决策。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。     

关联规则挖掘算法的研究

本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Apriori算法.针对Apriori算法在执行速度和效率上的缺点,提出了一种改进的Apriori算法.     

基于SQL Server的关联规则算法在高校招生中的应用

该文介绍了数据挖掘、关联规则、Apriori算法的基本概念,同时基于Microsoft数据库平台 SQL Server 2005,结合BI Development Studio的分析服务功能SSAS,利用Microsoft关联规则数据挖掘算法对招生系统中数据进行数据处理和数据挖掘,从而找出强关联规则,为高校的招生提供参考依据。     

关联规则分析在学生成绩管理中的应用

介绍了数据挖掘中的关联规则分析的概念、特点和常用算法,并利用改进的Apriori算法对高职高专院校信息技术公共课考试成绩进行了分析指导。     

数据挖掘中关联规则Aprioir算法的改进

数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apfiori算法的改进研究,     

浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。     

一种改进的Apriori算法及应用

研究实现了一种改进的Apriori算法,通过对事务集进行扫描、删除对k一项频繁集无意义的事务,降低事务处理过程中频繁的连接次数来提高算法的效率.对图书借阅相关性挖掘的实际应用表明,随着数据量的增大,改进Apriori算法的时间效率可以提高10%以上.     

关联规则挖掘在就业指导中的应用

关联规则是数据挖掘的核心内容之一,通过关联规则的挖掘可以找到繁杂的数据中隐藏的有用信息。通过对已经成功就业的学生具备的知识和能力进行关联规则挖掘,可以挖掘出各个行业成功就业需要具备的知识和能力,从而有针对性地指导学生就业和择业。