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。     

数据库中关联规则的挖掘

简要介绍了数据库中关联规则挖掘的概念、分类及经典的挖掘算法.     

数量型关联规则挖掘问题的研究分析

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,而数量型关联规则与传统的布尔型关联规则挖掘有不同。介绍了数量型关联规则挖掘的基本概念;分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法;对数量型关联规则挖掘进行了展望。     

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。     

多数据库中的间接关联规则挖掘算法

随着多数据库技术的快速发展,在多个数据库中获取有效信息显得尤为重要。现有技术都是在一个数据库中挖掘间接关联规则。采用投票率作为规则兴趣度量来提取全局间接关联规则,并在此基础上定义了相对支持度和方差来衡量间接规则的强度,以从多个数据库中挖掘有效的间接关联规则。最后通过实验验证了该方法的有效性。     

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。     

数据挖掘中的关联规则和序列模式

对数据挖掘中的关联规则和序列模式的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的部分应用程序加以实现,同时对两种模式的实现过程用程序流程的方式加以说明,并讨论了几种不同的实现算法。     

医学生职业生涯规划的困境与解构

随着我国市场经济体制的建立与完善,高等医学院校毕业生就业体制的改革也在不断深化。特别是竞争机制引入到毕业生就业领域“,供需见面”“双向选择”的模式在实践中不断发展、完善。医学专业的毕业生就业难度开始增加,就业形势不容乐观,对职业生涯规划理论进行了梳理,对医学生就业存在的问题进行分析,提出了医学生就业的基本思路。     

基于XML的web挖掘技术及在特色数据库建设中的应用

web挖掘技术是指从大量的web数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在应用价值的模式、规则和知识，它是在数字图书馆中应用广泛的新技术。以XML为基础的新一代Web环境是直接面对Web数据的，不仅可以4良好地兼容原有的Web的应用，而又可以更好地实现Web中的信息共享与交换。本文介绍了基于XML的web挖掘技术的特点、方法及在数字图书馆中的应用。     

我国城市规划与管理相关问题透视

针对我国城市规划与管理实践中暴露出的问题,从城市规划的行为特征出发,分机构设置、编制体系、政策法规和运行机制四个方面进行了系统梳理和总结,力图揭示出导致问题产生的原因所在,以期对处于发展加速期和结构转型期的我国城市规划与管理提供有益的参考。     

浅析医学类院校开展大学生成才规划的意义

随着社会的发展,医学院校学生面临严峻的就业形势,就业压力大,而良好的成才发展规划对于其成长发展及积极就业起到明显的促进作用。在医学院校教学中必须关注学生的成才规划,基于实际制定契合学生特性的成才规划发展方案,加强教育引导,让医学院校学生就业积极,多元发展。本文主要就医学类院校大学生成才规划的实施进行论述,以期实现医学院校专业人才的培养与输出。     

国际保理相关法律问题的分析

近年来 ,随着国际贸易的深入发展 ,世界买方市场的进一步形成 ,国际保理业务作为服务于出口商的有效竞争手段 ,越来越为人们所认识和采纳。在国际贸易的激烈竞争中 ,出口商不得不向买方提供更具吸引力的贸易条件和付款方式。传统的赊销 (O/A)和承兑交单 (D/A)等以商业信用为基础的支付方式对买方固然有利 ,都会使出口商承担更大的汇价和信用风险。鉴于此 ,为以赊销为主的信用销售方式而设计的包括债款回收、贸易融资、坏帐担保和帐户管理等综合性金融服务的国际保理业务得到了迅速普及和发展。本文将对国际保理的相关法律问题进行初步分析 ,并立足于国际保理中债权转让的基本问题 ,分析比较各国相关立法与司法实践及国际惯例的现行做法。对国际保理中法律冲突解决途径进行分析。     

基于超文本挖掘技术的期刊审稿专家库的构建

学术期刊稿件处理程序中十分关键的一个环节是审稿,专家审稿意见是稿件是否被采纳的重要依据,审稿环节很大程度上决定着期刊学术质量的高低。传统的审稿专家库一般存在信息不够准确和全面,信息收集量大,难以实现共享等缺陷。在信息技术快速发展的时代,超文本以丰富的形式,人性化的多维网状结构,正逐渐取代传统文本成为信息检索的主流,审稿专家库对于提高数据挖掘的效率发挥了至关重要的作用。分析了现有期刊审稿专家库存在的问题,介绍了基于超文本挖掘技术构建期刊审稿专家库的方式及其优势。     

时间序列数据挖掘在医疗领域的应用

医院信息管理系统,不仅有利于提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的时间序列数据.时间序列数据挖掘技术对这些大量数据进行分析,会发现有用的、潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有力的技术工具.对历史数据进行分析的同时能预测出未来的相关数据,为医院管理人员作出正确决策提供了依据.因此对医院信息系统中时间序列数据挖掘的过程以及所应用的技术深入研究,能充分发挥数据挖掘在医疗领域的作用.     

NIST在线数据库在医学物理实验教学中的应用

X(γ)射线与物质的相互作用规律是医学物理学的基本问题之一,涉及到许多复杂抽象的理论,而实验教学由于条件所限往往难以开展,影响教学质量。利用NIST物理学数据库开展模拟实验,学生不但加深了对理论知识的理解和掌握,而且提高了综合应用能力。     

基于弱点数据库的多维关联规则算法研究

文章在研究多维关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种适合关系型弱点数据库的高效的多维关联规则挖掘算法AprioriTidList ＋.该算法以Apriori算法思想为核心,通过对单维的层次算法AprioriTidList进行改造得到.通过与多种算法的比较、分析,对AprioriTidList＋算法的优点进行了介绍.