宁夏第三产业发展的灰色关联分析

本文根据2004—2008年间宁夏第三产业及其各行业国内生产总值和第三产业在地区生产总值中所占比重的数据,运用灰色关联分析方法,通过计算灰色关联度,发现传统服务业部门对宁夏第三产业的影响仍然很重要,新兴的第三产业部门所占比重逐渐提升,最后提出宁夏第三产业的发展对策和建议。     

基于K-means算法的Ｗeb访问用户关联规则挖掘算法

针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。     

面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一.针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,提出一个基于事务矩阵和用户兴趣度的关联规则挖掘算法(Matrix-and-Interestingness-based Association Rules Mining,MIbARM).该算法仅需扫描一次数据库,并在挖掘过程中不断缩小算法搜索空间以避免生成冗余候选项,同时避免了冗余规则挖掘,从而提高了挖掘效率.最后,在四组人工数据和160种参数组合的数值实验环境下,引入Apriori、CBAR 及BitTableFI算法对MIbARM进行对比验证.结果表明,在不减少有趣规则的前提下,MIbARM不但可有效避免冗余候选项集的产生,而且大幅减少了冗余规则数量,极大提高了算法的搜索效率,同时提升了个性化推荐的质量,更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.     

图书流通关联规则分析

关联规则是数据挖掘领域一个重要的研究任务。文章首先介绍关联规则的基本概念和常用的关联规则算法。接着以上海交通大学两年的图书流通数据为研究对象,利用关联规则和Apriori算法,分别对图书的类别和特定图书的借阅关联性做出分析,得出图书大类和一些单本图书的借阅关联性特点,最后在此基础上为图书馆工作和个性化服务提出合理建议。     

基于语义门户SEAL的数字图书馆构建研究

语义门户是基于语义技术的门户站点架构方法,通过半自动或者自动化的工具包构建关联数据,提供语义浏览和检索。数字图书馆要实现深层次的知识服务,必须实现其数据资源间的关联关系。文章通过对各典型语义门户SEAL的深入分析,研究了基于SEAL的数字图书馆的构建可行性。     

关联数据在国外图书馆中的应用及其借鉴意义

关联数据自国外提出以来,逐渐得到发展。国外图书馆最早应用关联数据进行书目数据的联接和发布,比较典型的是美国国会图书馆和瑞典国家图书馆。我国对关联数据的研究尚处于初始阶段,国外图书馆应用关联数据的宝贵经验对于我国图书馆界具有较大的借鉴意义。     

知识关联的结构分析

知识关联表现出一定的结构特征,知识关联的结构形式有线性结构和非线性结构,其中链式结构和等级结构是典型的线性结构,网络结构是典型的非线性结构。知识关联的结构主要有三种形式,即链式结构(称为知识关联链),等级结构(称为知识关联树),网络结构(称为知识关联网络)。知识关联链组合形成知识关联树,知识关联树组合形成知识关联网络。     

关联知识

世界文化格局：指在一定历史时期内,世界上若干主要的、影响力较大的文化体系或文化区域之间互相联系和作用,发生各种互动关系,从而形成和表现出力量分布与对比的结构状态。     

教学中会话策略与关联词语的运用

会话策略是一门艺术,会话策略中,关联词语起到了锦上添花的作用。我们在教学中要强调关联词语在会话中的重要作用,让学生学会准确,正确地使用关联词语,用丰富的语言,表达出言有义而意无穷的效果。     

基于改进关联规则的本体关系获取研究

文章提出一种改进的关联规则方法,用于抽取文本中的非分类关系。首先利用基于上下文的术语相似度获取方法得到术语间的相似度权重,再通过加入谓语动词的关联规则算法计算,结合搜索引擎技术得到候选关系对集合,并通过置信度和支持度的对比分析,抽取最终的非分类关系结果,最后对测试数据进行实验,并对结果进行分析。