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1.  数据挖掘中关联规则算法的研究  
   焦亚冰《福建电脑》,2008年第3期
   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。    

2.  关联规则挖掘方法研究  
   刘凯  彭国志《数字社区&智能家居》,2010年第5期
   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。    

3.  关联规则中一种改进的Apriori算法  
   黄宏涛  李穗丰《广东电脑与电讯》,2007年第7期
   对挖掘关联规则的Apriori算法关键思想进行了研究,给出该算法的一个改进算法,提高了原算法的性能。    

4.  基于矩阵的关联规则挖掘改进算法  
   陈井霞《电子游戏软件》,2014年第6期
   数据挖掘的研究方向与领域较宽泛,其中关联规则挖掘是其重要的研究分支,Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在此基础上,人们提出了很多种改进算法,如基于散列(Hash)、数据分割(Partition)以及采样(Sampling)的方法,本文巧用矩阵对Apriori关联规则算法进行改进。    

5.  关联规则数据挖掘在民航快递中的实现研究  
   段军晓  石履超《微型机与应用》,2005年第24卷第9期
   介绍了关联规则数据挖掘算法的概念、Apriori算法及其改进,提出了民航快递的关联规则数据挖掘方案和实施过程。    

6.  关联规则之Apriori算法的改进  被引次数:3
   钱冬云《福建电脑》,2006年第3期
   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。    

7.  基于关联规则算法的医疗数据挖掘  
   胡瑞娟  李岩芳  何昀《长春理工大学学报(自然科学版)》,2009年第32卷第2期
   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.    

8.  挖掘关联规则中Apriori算法的改进  被引次数:24
   马盈仓《计算机应用与软件》,2004年第21卷第11期
   本文基于对挖掘关联规则中Apriori算法的研究,给出两种改进的算法。    

9.  Apriori算法在布尔型关联规则领域的应用  
   王景让《制造业自动化》,2009年第31卷第9期
   在数据挖掘中,关联规则挖掘发现大量事务项之间有趣的关联关系的研究是一个重要的课题.Apriori算法则是数据挖掘中,搜索关联规则频繁项目集最有影响的算法.本文通过一个实例对Apriori算法在布尔型关联规则领域的应用进行了探讨.根据Apriori算法实现了计算机程序的实例验证.    

10.  基于FP-Growth算法改进的多层次关联规则挖掘算法  
   WANG Juan《数字社区&智能家居》,2008年第34期
   针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出了一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上,给出了该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。    

11.  基于关联规则的Apriori算法的可视化实现方法  被引次数:5
   王锐  李晶  熊海蕴  绳鹏《计算机工程与设计》,2007年第28卷第4期
   关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了优化.该算法以经典的Apriori算法为基础,改进后的算法在运算速度明显好于Apriori算法.同时,还介绍了一种基于Apriori算法的可视化挖掘模型[1],并讨论了该可视化模型的实现方法.    

12.  加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用  
   余波  朱东华  刘卓君《计算机工程与应用》,2008年第44卷第17期
   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。    

13.  Apriori算法的改进  
   韩天鹏 宋中山《数字社区&智能家居》,2007年第1卷第2期
   在数据挖掘中关联规则中是一个重要的研究方向。Apriori算法是关联规则中最著名的算法。,本文分析了Apriori算法存在的不足,与可以改进的方向。并提出了一种基于压缩事务项的改进方法,以提高Apriori算法的效率,    

14.  电信网络告警中的关联规则改进算法  
   邹东升  程代杰《微电子学与计算机》,2001年第18卷第5期
   文章提出了在告警数据库中挖掘关联规则的一种改进算法Apriori-New。    

15.  关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进  被引次数:7
   刘华婷  郭仁祥  姜浩《计算机应用与软件》,2009年第26卷第1期
   关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.    

16.  数据库和数据流频繁项集挖掘算法研究  
   孙莉《现代机械》,2007年第5期
   Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在关联规则挖掘中,频繁项集是挖掘核心。针对Apriori算法的瓶颈和数据流频繁项集挖掘的特点,研究人员提出了许多改进算法。对改进算法的特点进行归纳、分析和研究有利于从不同角度、采用不同的技术改善算法的性能,提高数据挖掘效率,有利于数据挖掘的进一步研究和应用。    

17.  利用Apriori算法进行序列模式挖掘  
   王兴鹏  沙金《现代计算机》,2002年第10期
   序列模式挖掘是一项重要的数据挖掘任务,而Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘方法,本文介绍了如何将Apriori算法应用于序列模式挖掘。    

18.  基于Apriori算法的改进算法  被引次数:2
   郭健美  宋顺林  李世松《计算机工程与设计》,2008年第29卷第11期
   关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.    

19.  一种改进的Apriori算法  
   朱庆  恰汗·合孜尔《计算机与数字工程》,2010年第38卷第4期
   关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要内容之一。通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于有向关联图的频繁项集挖掘算法,该方法仅需扫描数据库一次,避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了搜索速度。    

20.  基于频繁项集挖掘算法的改进与研究  被引次数:1
   刘步中《计算机应用研究》,2012年第29卷第2期
   关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2~4倍。    

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