被爱包围

老师,您好。她咧着一嘴参差的牙,在我踏入教室之际,微笑着对我打招呼,如雨滴轻点一池绿水,触发了其他孩子的笑颜。     

基于EDM的用户行为建模及决策支持

在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。     

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.     

怀念外祖母

两岁开始,我便跟外祖父、外祖母一起生活。我是他们众多外孙中最小的一个,所以外祖母对我格外疼爱。有好吃的,她总是给我留着;表哥表姐欺负我,她也总是为我出头。这便引来了舅妈的强烈不满。舅妈常常在外婆面     

我家的小猫

我家有一只活泼可爱、聪明伶俐的小花猫。它在很小的时候就被我从姥姥家抱回来了,一直养到现在,已经有一岁了。它的毛是白色的,肚皮上有两道黑,所以我给它取名叫"黑猫警长"。它很爱睡觉,没事的时候总喜欢躺在沙发上晒着太阳睡大     

不确定数据中的频繁项集挖掘

本文主要介绍不确定数据及期望支持度等概念,并研究如何在概率框架下挖掘不确定数据库中的频繁项集.     

一种改进的Apriori算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种改进的算法SDA算法,在三个方面进行了改进:(1)频繁2-项集生成方法;(2)改进Apriori_gen算法(3)减少事务数据库.在实验数据集上所做的实验结果表明SDA算法是有效的.     

宠物犬的“心电感应”

多纳是美国密苏里州一家公司的图表设计员,她的生活在1994年发生了彻底的改变,一天,时年42岁的多纳在下班回家的路上突然摔倒在地——她中风了,直接导致左侧身体麻痹。此后的很长时间,多纳每天都要经受病痛的折磨,她的身体经常不由自主地痉挛,或者出现短时间意识空白,或者身体不受控制跌倒在地。多纳失去了工作,不得不整天呆在家里,情绪变得异常消沉。     

生死一瞬间了解中风与心脏病发作的区别

人体的血管系统是一个由动脉、静脉和毛细血管组成的庞大网络,这个网络将血液以及血液所携带的氧气和营养物质输送到身体的各个部位。这是一个庞大的系统。美国国家老龄问题研究所估计,如果将人体内的所有血管首尾相连,它们将延伸约9.6万公里长。     

关联规则中一种负增量更新算法的探讨

针对关联规则负增量更新的挖掘问题,提出了一种高效的关联规则负增量更新算法,即NIUA。该算法充分利用原数据库中已有的频繁项集、所有1-项集来生成最小非频繁项集;并采用选样等策略求出删减数据后的频繁项集。整个算法只需扫描删减后的事务数据库一遍,从而提高了关联规则的更新效率。