关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术，提高了数据挖掘的效率，具有一定的实用性。     

基于矩阵的Apriori算法的优化

在数据挖掘中关联规则挖掘是很重要的一个方面,而Apriori算法是进行关联规则挖掘的经典算法。本文首先分析了经典Apriori算法,然后利用矩阵的思想对其改进,并利用事务压缩的思想对矩阵进行压缩。改进后的算法明显提高了Apriori算法的效率。     

关联规则挖掘在课程相关性分析中的应用

关联规则挖掘是常用的数据挖掘方法,将其应用于课程相关性分析可发现课程间深层次内在关联,便于更科学合理的进行课程设置、改善课程体系结构。文章介绍了关联规则的基本概念,分析了关联规则的经典算法Apriori,并将Apriori算法应用于金融学专业课程相关性分析。     

关联规则挖掘方法研究

关联规则是数据挖掘研究的一个重要分支。阐述了关联规则的基本概念、关联规则挖掘的基本模型;详细分析了关联规则挖掘的经典算法-Apriori算法,Apriori算法核心思想、性能分析及其改进技术。     

浅析关联规则及其Apriori算法

为有助于人们深入研究关联规则挖掘技术,该文给出了关联规则及其相关术语的定义,阐述了关联规则Apriori算法,总结了经典算法的优化方案以及关联规则在经典算法基础上的扩展应用。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要技术,Apriori算法是关联规则挖掘中的一种经典算法。在信息技术的发展过程中,随着海量数据的收集和存储,从数据库中挖掘出相关联规则的数据集变得极为重要。为此,对国内外有关Apriori算法的研究现状、算法的原理、优化算法的思想进行了探讨,同时分析了几种经典的优化算法,最后对Apriori算法未来的发展趋势进行了预测和展望。     

浅谈Apriori算法

Apriori算法是关联规则的经典算法。它通过在项集中寻找频繁项集,进而生成强关联规则。该文对Apriori算法的基本概念、国内外研究现状和应用领域做了阐述。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上．介绍了该算法的c＃实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

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Apfiofi算法的改进研究。     

加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用

介绍了关联规则的常用理论,研究了关联规则中的标准Apriori算法,针对其不足进行了有益的改进,提出了一种新的加权关联规则挖掘算法,并分析了其主要特点。通过把该算法用于电子商务数据挖掘中,并与标准Apriori算法的对比分析,证明了这种新的加权关联规则挖掘算法的有效性。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.     

云计算环境下基于MapReduce并行的Apriori算法优化研究

根据MapReduce模型并行运行实现的特点,针对可扩展性差的传统Apriori的特点和传统Apriori算法,采用了＂云＂强大的廉价计算处理方式和关联规则挖掘算法,改进提高Apriori算法的运算效率。通过改进在云计算环境下MapReduce编程框架,并且结合验证MR-Apriori算法的实验为基础,这对传统意义上的Apriori算法在数据挖掘过程中所出现的客观问题进行处理,从而真正意义上的完成了本文研究的基于MapReduce并行的Apriori算法的扩展性提升的目标,并且表明了元计算技术结合关联规则挖掘算法的可能性。     

基于改进Apriori算法的入侵检测系统研究

本文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,改进了在由K阶频繁项集生成K+1阶候选项集时的连接和剪枝策略及对事务数据库的处理方式,它在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。根据改进后的算法提出了入侵检测方法,该方法实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的安全性和可靠性。实验结果表明,该方法明显提高了频繁项目集的生成效率,入侵检测系统知识规则库的生成效率也得到改善。     

智慧照明监控系统

设计并实现了智慧照明监控系统,为进一步提高系统的智能化程度,利用关联规则挖掘控制命令之间的内在联系,考虑到传统Apriori算法需进行自相连方式生成大量候选集,执行效率偏低,采用改进的Apriori算法,以遍历加权图的形式生成频繁集,提高算法执行效率,生成控制模式关联规则.该规则应用于智慧照明监控系统的控制模块中,实现对控制模式的智能关联,降低了系统对于管理人员经验的依赖性,提高了工作效率,具有一定的社会应用及推广价值.     

基于双库协同机制的挖掘关联规则算法Maradbcm

关联规则是数据挖掘中一种重要的模式，Aprori算法是挖掘关联规则的典型算法，而Apriori算法存在一定的缺点：数据库的全局搜索和产生大项集时使用支持度阈值会删除有意义的规则等。Maradbcm算法是在KDD内在机理研究 的基础上提出的一种新的挖掘关联规则算法，它可以克服Apriori算法的上述缺点，在简要地叙述了双库协同机制和Maradbcm算法后，将该算法应用于蘑菇数据库，结果显示该算法是有效的，它充分显示了内在机理研究对KDD主流发展的重要作用与影响，并为整个知识发现系统的研究提供了一条全新的路径。     

改进的Apriori算法在智能温室大棚系统中的应用

针对智能温室大棚系统内局部传感器故障造成其不能及时有效向上推送准确数据的问题,提出将关联规则中的Apriori算法应用于故障传感器数据的预测.以温度传感器发生故障为例,首先将关联规则中传统的Apriori算法进行优化,然后将其运用到故障传感器参数的预测当中去.实验仿真表明,改进的Apriori算法能够快速的发现温室各参数之间的关联规则,从而估计出故障传感器的参数的范围,有一定的应用价值.     

Apriori算法在学生成绩管理中的应用

介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法,提出了成绩预警模型,并利用Apriori算法进行了求解。所得到不及格课程之间的关联规则,可以为教师的教学管理及学生学习提供一定的指导和参考。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块