关联规则挖掘在超市销售系统中的应用及实现

超市购物篮分析是关联规则挖掘的典型应用领域,分析了关联规则在超市销售系统中的应用,然后提出了一种基于二维数组的关联规则挖掘实现算法,并根据算法开发实现了挖掘系统。通过模拟的超市销售数据进行试验表明,算法及所实现的系统是可行的、高效的。     

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。     

关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用

利用数据挖掘技术的关联规则挖掘,可以从大量数据中发现有价值的规则。本文将Apri-ori算法应用于高校教学管理系统,探讨了高等学校专业课程间的相关性问题,并对学生成绩数据进行分析,得出了部分合理、可靠的课程相关性规则,为学分制体系下学生选课提供指导。     

关联规则挖掘在教学评价中的应用

课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.如何从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出数据间的关系,是检查教学效果和提高教学质量的重要途径.数据挖掘就是从大量数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的关联信息和知识的过程,被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一,是信息产业界最有前途的交叉学科.关联规则是数据挖掘的一种重要模式.     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用研究

研究数据挖掘领域中的关联规则及其在学生成绩分析中的应用.设计并实现学生成绩关联规则分析系统,利用该系统对学生成绩进行分析,得出学生不同课程之间的联系及不同课程对总成绩的影响,从而为教学工作提供指导作用.     

关联规则挖掘在毕业生就业分析中的应用研究

介绍了关联规则挖掘的相关概念和算法,对就业事务数据进行了采集和预处理,使用Visual FoxPro开发了一个就业事务关系挖掘工具,并对学生就业各项事务进行了关联挖掘分析,找出它们之间客观存在的关系,为学校就业指导工作服务。     

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.     

关联规则挖掘在教师课堂教学评估中的应用

本文介绍了关联规则挖掘的概念、实现过程及其在教师教学质量评估方面的应用.     

关联规则挖掘在学生素质测评中的应用

本文介绍了数据挖掘中关联规则挖掘的基本概念和基本算法,并简要介绍了素质测评的概念和方法,展望了关联规则挖掘在中学生素质测评中的应用。     

关联规则挖掘模型在大学生评价中的应用

本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。     

关联规则挖掘在高校奖学金评定中的应用

将关联规则挖掘用于奖学金评测信息分析中,借助数据挖掘技术对奖学金信息进行深度挖掘,寻找与各个奖项相关联的因素.算法上,直接采用Apriori算法进行频繁项目集的发现.     

论关联规则挖掘在时间序列中的应用

经过20年的发展,数据挖掘的研究内容已十分丰富,其中关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要方向之一,它是数据挖掘从技术角度划分的一种形式。本文先对传统和现在的时间序列挖掘作一个简单的介绍,然后详细分析了时间序列的关联规则,最后重点说明了时间序列关联规则挖掘的相关内容。     

关联规则挖掘算法在货运管理中的应用

信息时代来临,企业普遍使用信息系统。想在激烈竞争中保持行业领先,就必须对业务数据进行深层次的分析和挖掘,提炼出其中有用的决策信息。文章设计CMM(Cargo Manage Miner)挖掘模型主要是针对物流领域中货运企业的业务进行数据挖掘的。     

关联规则挖掘在民族高校学生成绩分析中的应用研究

使用数据关联数据挖掘技术对民族高校长期积累的学生成绩数据进行深层次分析,寻找真正影响学生成绩的因素,找出其中的关联规则,得到一些深层次、有意义的分析结论,对民族高校决策者确定未来教学管理方向有较大的参考作用。     

关联规则挖掘技术在学生选课系统中的应用

文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。     

关联规则挖掘在B2C网站中的应用

本文首先介绍了关联规则挖掘的含义和功能,然后重点分析了它在某购物网站中的应用,得出对卖家有用的建议,起到了支撑作用。     

关联规则挖掘技术在学生选课系统中的应用

文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则．从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。     

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。     

回归技术在超市商品销售趋势预测模型中的应用

回归预测是通过数据库或数据仓库中的历史数据进行数据分析,建立回归模型,进行参数估计,利用模型对所研究的对象进行预测和分析,为经济决策提供依据。以某超市某类商品12个时间段内销售情况表为实例,确定预测模型,使用Maflab软件对模型进行求解,对其预测性能进行评价。     

挖掘空间关联规则算法的应用研究

介绍了数据挖掘和知识发现(SDMKD)在空间数据库中应用的一般方法,探讨了如何将关联规则数据挖掘的方法应用于空间数据库的问题。同时,提出了基于该算法的一般软件体系结构。