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。     

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。     

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,     

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.     

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．     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于Apriori的加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法.     

基于概率参数的Apriori改进算法

关联规则可在庞大的数据集中找出不同事务之间隐藏的关系,其中Apriori算法是关联规则分析中较为有效的办法。然而,Apriori算法产生候选项集的效率较低且扫描数据过于频繁,造成算法计算需要耗费较长时间。另外,初始定义的最小支持度与最小置信度也不足以过滤无用的关联规则。针对以上问题,利用概率理论与有效的参数设置,在原有Apriori算法基础上,提出一种基于概率事务压缩的关联规则改进算法。数值算例结果表明,新算法可在第二次迭代之后,大幅减少低效候选项集,从而提升经典Apriori算法效率。     

数据挖掘关联规则Apriori算法的优化

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能.     

Apriori关联算法在学生成绩中的应用

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及Apriori算法在学生成绩中的应用.     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

Apriori算法在商务网站用户行为分析中的应用

在介绍关联规则的相关概念后分析了关联规则经典的Apriori算法,探讨了Apriori算法在某商务网站用户行为分析中的具体应用,通过Apriori算法的挖掘结果分析出用户行为特征,即用户在点击购买不同商品时存在着某种必然或者大概率事件,从而改善网站结构,提高用户满意度.     

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.     

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.     

关联规则挖掘算法分析与比较

由于数据挖掘的数据量巨大，导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上，对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较，探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。     

基于选择标准的Apriori算法改进

关联规则挖掘通过发现密切相关项集的方法已经在商业决策中被广泛使用.现针对关联规则挖掘的经典算法Apriori需要重复多次扫描整个数据库导致在空间和时间方面有很大负载的问题,提出了根据研究者所感兴趣的项集作为关联规则的结果,采用对数据库进行类标签压缩来减少迭代次数.通过实验显示该方法可以有效提高Apriori算法的效率.     

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.