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。     

融合Apriori优化算法与Relim算法的抑郁症用药规律挖掘

为明确中医治疗抑郁症用药规律,融合Apriori优化算法与Relim算法,采用数据挖掘技术进行分析。针对传统Apriori算法频繁扫描数据库从而生成大量候选项集的缺点,改变其原有剪枝方式以减少扫描次数。将改进后的Apriori算法与无需产生候选项集的Relim算法就中医治疗抑郁症的方剂数据进行关联规则分析,并绘制两个算法时间效率图。结果发现,两种算法在挖掘药物频繁项集与关联规则的结果基本相同,通过分析发现,中医常以疏肝、理气、补肾、滋阴等药物为主治疗抑郁症。改进后的Apriori算法可降低数据库扫描次数,较传统Apriori算法运行效率有所提高,Relim算法在空间利用率和时间执行率上均略优于改进后的Apriori算法。两种算法挖掘结果体现出中医治疗抑郁症注重疏肝理气、补肾滋阴、调理气血等特点。基于关联规则的方法可作为中医用药规律分析的重要工具。     

基于网格的分布式Apriori和经典Apriori算法的知识挖掘

提出了使用网格技术的关联规则数据挖掘及实施,并分析、比较了经典Apriori算法和分布式Apriori算法的实施结果。通过WEKA工具对预评估系统的效率评估,和中心数据库上的Apriori和先验Apriori算法性能分析。在网格环境下可以通过减少数据处理时间、资源优化、负载分担来提高计算网络的效率并减少成本,从而使用户得到计算量更大、成本更低、速度更快的计算结果。还介绍了基于网格环境的分布式Apriori关联规则算法,并解释了如何获取知识。     

一种基于位图矩阵技术的多维关联规则改进算法

文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能.     

Apriori算法的研究与改进

对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。     

基于时间聚类的加权关联规则及其在企业中的应用

针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性．     

医学病历系统规则挖掘算法研究及模型设计

首先介绍了医学病历的概念、技术特点和常见的数据挖掘技术,然后结合医学病历数据库分析了数据挖掘关联规则Apriori算法的优缺点,提出了一种适应数据多样化、不完整、动态变化的改进Apriori算法。最后设计了基于该方法的医学病历智能辅助诊断模型。临床实验结果表明,改进Apriori算法能较好地提取医学病历数据库中有用信息和知识,为医疗诊断提供较好的辅助决策功能。     

医学病历系统规则挖掘算法研究及模型设计

首先介绍了医学病历的概念、技术特点和常见的数据挖掘技术,然后结合医学病历数据库分析了数据挖掘关联规则Apriori算法的优缺点,提出了一种适应数据多样化、不完整、动态变化的改进Apriori算法。最后设计了基于该方法的医学病历智能辅助诊断模型。临床实验结果表明,改进Apriori算法能较好地提取医学病历数据库中有用信息和知识,为医疗诊断提供较好的辅助决策功能。     

Apriori关联挖掘的研究与应用

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着大量数据的收集和存储,人们对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣,Apriori算法就是经典的关联挖掘算法。文章分析了Apriori的算法思想、算法描述及实际应用。     

关联规则在学生成绩中的数据挖掘

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务管理部门安排课程提供参考。     

一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。提出了一种新的Apriori的改进算法,该算法在生成k(k>1)项频繁集时,不需要重新扫描数据库,只是在生成1项频集时,才需要扫描事务数据库,有效地减少了对事务数据库的读操作,在时间复杂度上较经典的Apriori算法有更加优越的性能。     

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,     

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.     

数据挖掘在教学中的应用研究

本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果.     

Apriori算法的研究与实现

Apriori算法是关联规则中最常见的一种算法.本文简要介绍了Apriori算法的概念、基本思想与实现过程,阐述了Apriori算法的性质与步骤,并用实例演示了算法的详细过程,最后总结了Apriori算法的特点与不足之处.     

数据挖掘技术综述

在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上,阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容,详细分析了Apriori算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。     

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。     

基于矩阵行向量运算的关联规则挖掘算法研究

本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足．提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。     

基于关联分析的计算机软件数据挖掘技术

计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。     

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。