基于二进制和有向图的关联规则算法BGL研究

分析目前挖掘关联规则算法的现状,给出一种基于二进制和有向图的高效改进算法,详细介绍该算法的主要思想,算法实现方案,并比较各种算法的性能,证明新算法提高挖掘规则的效率。     

数据挖掘关联规则算法探讨

本文以数据挖掘为研究背景,讨论了数据挖掘中确定关联规则的一种方法,并提出改进算法。在研究算法的同时提供了一种数据项的二进制编码技术,对于提高数据信息的处理能力和可靠性有一定意义。     

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。     

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。     

基于聚类的关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。     

基于现有数据挖掘结果的关联规则更新算法

Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率.     

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。     

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。     

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.     

关联规则在“基于网络的课程考核改革试点”工作中的应用

介绍了数据挖掘和关联规则,并运用关联规则的Apriori算法对参加“基于网络的课程考核改革试点”学生的成绩数据进行挖掘,得出了形成性考核成绩和期末考试成绩有明显的相关关系的结论。     

关联规则的可视化人机交互系统应用研究

以COM技术和vB、vC语言为基础设计开发了一个用于挖掘关联规则的可视化人机交互系统.该系统能对Access和SQL Server创建的数据库以及以文本方式记录的数据进行关联规则挖掘.通过人机交互界面使用户参与到规则的挖掘过程中,使系统按照用户的需求完成规则的挖掘.     

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。     

基于关联规则的协同垃圾邮件过滤系统研究

分析了现有反垃圾邮件系统准确率低的原因，提出一个解决方案，利用数据挖掘的算法，结合协同工作的方法，实现自动建立检测模型、自动分析、人工分析的有机组合，使服务器端、客户端和用户端3层之间和各用户之间协同分析过滤垃圾邮件，从而提高过滤的准确率。     

遗传算法在关联规则挖掘上的应用

结合遗传算法全局优化的特点,本文提出了采用遗传算法与Apriori方法结合的改进算法,并将其应用于关联规则挖掘过程。改进算法具备较好的全局优化的特性,特别是在深度挖掘和小关联度挖掘的方面,较传统算法的效率有所提高。     

使用关联规则提高Web访问速度的一种方法

提出了一种采用关联规则提高用户访问速度的方法，并通过对服务器的访问日志进行挖掘，得到用户访问序列的关联规则，将这些规则应用于客户浏览，把用户随后最有可能访问的网页预先传送到用户本地，以提高访问速度．详细论述了该方法的实现方案、算法、运行的环境以及对该方法的分析。     

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.     

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。     

基于决策树的英语专业学业影响因素的关联规则挖掘

利用决策树数据挖掘技术对英语专业学生相关数据信息开展了实验研究,提出了基于实验数据集的决策树挖掘模型,并据此提取了英语专业学业影响因素的关联规则.