关联规则挖掘在道路交通事故分析中的应用

从大量的交通事故数据中找出引发交通事故的关键因素是提高道路安全水平的重要手段。基于某市全年的交通事故数据,采用改进的Apriori算法挖掘出强关联规则,通过一个新的相关性度量——相关值对关联规则进一步筛选,从中找出各因素对交通事故的影响规律。结果表明,该方法可以一定程度上提高关联规则挖掘的效率,并能够量化事故原因和事故结果之间的相关程度,从而找出有价值的规则。本文的研究方法和结果可以为相关交通管理部门提供决策支持。     

改进的Apriori算法在成绩分析中的应用研究

针对经典Apriori算法会产生大量冗余规则的缺点,在两方面对算法进行了改进:一方面是对产生频繁项集方式的改进,使算法只产生包含目标项的频繁项集;另一方面是对产生规则方式的改进,使算法只产生关联后件中包含目标项的关联规则.Apriori算法改进前后的对比表明:改进后的Apriori算法可以避免非目标规则的产生,使算法更符合成绩分析的需要,提高算法的执行效率.将改进的Apriori算法应用于成绩分析中表明,改进后的算法能够挖掘出各门前导课程成绩对后续课程成绩的影响,因此可为教师制定有针对性的教学计划提供参考.     

一种基于页面兴趣度的关联规则研究

给出了页面兴趣度的定义,并针对传统的Apriori关联规则算法必须经过大量反复扫描数据库才能产生候选项集的问题,提出了一种改进算法.此算法将数据库经过预处理后,对事务数据库进行分段,比较时可不针对所有事务记录,从而减少比较时间.最后将页面兴趣度应用于改进的Apriori算法中,形成一种基于页面兴趣度的关联规则算法--I_NEW_AR算法.实验结果表明,该算法不仅提高了挖掘效率,而且应用于网上推荐系统具有较好的准确率.     

基于兴趣度的 Apriori 算法在电子病历数据分析中的应用

通过分析 Apriori 核心算法,使用案例描述 Apriori 算法设计思想上所存在的不足,引入兴趣度阈值对 Apriori 关联规则进行了改进. 并将该改进后的算法对电子病历数据库中数据进行关联规则提取,建立了基于兴趣度的 Apriori 算法的医疗诊断模型. 通过实验证明,该模型能够提取具有诊断价值的关联规则并提高医生的诊断效率.     

Apriori改进算法在哮喘病案数据挖掘中的应用

中医哮喘病案含有大量医家临床诊断获得的经验数据,利用数据关联分析方法可以挖掘医药方剂配伍规律及症状与用药之间的关联关系.文章主要研究了Apriori算法在挖掘医案数据时的性能与不足,并基于计算机对位串逻辑运算的快速反应,提出Apriori算法的改进算法——Apriori-BSO算法,并对比了两种算法的运行时效,结合经典Apriori算法,挖掘出频繁项集及强关联规则.实验证明,将Apriori改进算法应用于哮喘用药数据及症状-用药联合数据进行关联分析,挖掘出的医药方剂配伍规律及症状与用药之间的关联关系,在哮喘病案数据分析中效果良好,应用价值显著.     

基于Apriori数据挖掘算法研究

关联规则是从数据集中识别出频繁出现的属性值集,然后利用这些频繁集创建描述关联关系的规则过程.在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,讨论了经典的Apriori算法,并提出改进的Apriori关联规则算法,对算法进行了实验数据的算法性能分析及运行时间对比.结果表明,改进的算法在运行速度和挖掘性能上都较经典的Apriori算法都有显著提高.     

基于关联规则算法的医疗数据挖掘

通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数据进行挖掘,使用SQLServer2005数据挖掘工具,主要建立肿瘤复发和其他属性间的关联规则.挖掘结果证明了关联规则算法在医疗数据挖掘中的有效性.     

基于兴趣度的Apriori算法在电子病历数据分析中的应用

通过分析Apriori核心算法,使用案例描述Apriori算法设计思想上所存在的不足,引入兴趣度阈值对Apriori关联规则进行了改进．并将该改进后的算法对电子病历数据库中数据进行关联规则提取,建立了基于兴趣度的Apriori算法的医疗诊断模型．通过实验证明,该模型能够提取具有诊断价值的关联规则并提高医生的诊断效率．     

Apriori算法的研究与改进

介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出改进Apriori算法。该算法通过构造辅助表,减少访问表中的无效记录,从而减少每次访问数据库的次数,较好地提高了效率。实验结果表明,改进后的算法具有较好的有效性。     

一种基于超级哈希树的关联规则挖掘算法

对关联规则的Apriori算法的思想和性能进行了分析,提出了一种基于超级哈希树的关联规则挖掘算法,该算法只需扫描三次数据库,即可找出所有的频繁项目集,在每项事务的项目数不是太多的情况下,算法效率较Apriori有较大的改进.