基于关联规则的数据挖掘算法

在数据挖掘技术中,基于关联规则的数据挖掘算法是较为重要的一个课题,是我国信息技术领域的热门研究课题。基于此,本文从数据挖掘算法入手,对基于关联规则的数据挖掘算法进行了分析,将这一算法的原理作为基础,提出了提高数据挖掘算法概率的改进措施,意在提高数据挖掘算法的处理效果,使其应用于更多领域中。     

几种关联规则数据挖掘算法的实现

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要分支,其目的是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息。经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法,涉及到多种关联规则挖掘算法。文章重点介绍Apriori算法和FP—tree算法的基本思想、实现流程及其优缺点。     

数据挖掘中改进的Apriori关联规则算法分析

首先介绍了Apriori关联规则算法及其缺陷,然后对其加以改进,并分析了改进后算法的原理、框架、步骤等。     

数据挖掘中改进的Apriori关联规则算法分析

首先介绍了Apriori关联规则算法及其缺陷,然后对其加以改进,并分析了改进后算法的原理、框架、步骤等。     

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法分析

要想对生物信息网络数据进行大范围的挖掘,所应用到的算法有很多不足之处,比如,精确度低,运行速度迟缓以及占内存等,基于这一背景,文章提出了一种能够对生物信息进行映射并关联的数据挖掘算法,这种算法不仅能够映射关联,确定网络数据集,还能够基于算法引入相对误差,使算法的精确性提高。通过构建数据集间的关联,能够对空间内的数据进行区分,达到更好的数据挖掘效果。     

数据挖掘中的关联规则的研究

上个世纪,数据挖掘技术的兴起,帮助研究者能够从大量的数据中提取有价值的信息,Agrawal等人在90年代提出了关联规则挖掘技术,来发现大量数据中的相关性信息.经过多年的发展,关联规则已然成为数据挖掘技术中高度重要并相对而言较为成熟的一种方法.本文概论了关联规则在数据挖掘中的运用,详述了关联规则中现有经典算法,并对FP-Growth算法做出优化.     

浅析数据挖掘技术与关联规则挖掘算法

随着人们对信息数据量的急速增长从而数据挖掘技术也随之应运而生,这使得人们对知识与信息的渴求得到了进一步满足。对于如何才能快速高效的获取知识,对于信息处理技术来说已经成为当前热门的研究课题。审视当前对于关联规则的研究现状,针对关联研究的现状,分析实际问题对于关联规则总结出一种新的研究方式,结论为关联规则算法在今后的出路和进一步的研究上指明了方向。研究过程中通过对文献的查询分析和比较分析两种方法,进一步阐述对典型关联产生影响的各种方法,其中最为重要的是把核心Apriori算法作为一个研究的基点。     

基于Apriori算法的关联规则分析应用

Apriori算法是关联规则的经典算法之一。文中是基于对Apriori算法原理的研究从而完成电影标签推荐的应用,实现当用户给自己喜欢的电影打标签时,可通过关联规则进行电影推荐。实验采用Python语言实现Apriori算法,对数据集MovieLens采用One-hot编码进行处理,利用Apriori算法寻找到数据集中的频繁项集,根据找到的频繁项集生成关联规则。实验结果表明,基于Apriori算法的电影标签推荐得到的实验结果更准确、快速、高效,同时也取得了良好的电影标签推荐效果,从而提升用户体验。     

基于关联规则Apriori算法改进

互联网作为一个国家教育事业的基础设施,是人们获取知识的一个重要途径。传统网络服务系统功能简单,服务单一,网络利用率不足。文章改进关联规则Apriori算法并应用于网络数据处理中,提高数据利用率。     

基于遗传算法的关联规则数据挖掘

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则,由于根据实际情况有时会产生虚假规则,所以兴趣度也自然被引入。遗传算法是自动化技术、专家系统等经常采用的算法。通过改进的遗传算法进行关联规则数据挖掘并进行了实例应用。遗传算法能较好地得出发生交通事故原因与结果的关联规则,提高数据挖掘的效率。     

浅谈关联规则挖掘

首先扼要地介绍了当前关联规则挖掘的研究情况和一些典型关联规则挖掘算法，并分析了传统关联规则挖掘算法的不足。与此同时，介绍了几种优化算法，进而指出关联规则的价值衡量方法。最后，展望了关联规则挖掘技术的未来研究方向。     

一种基于云计算的关联规则改进研究

随着数据挖掘技术的成熟,其中关联规则在大规模数据中的应用成为了目前的热点.为了提高在大规模数据下进行数据挖掘的效率,在MapReduce中通过引入归并函数Fusion来提高执行剪枝任务的效率并进行了优化研究,提出了一种基于云理论的关联规则Apriori算法,详细论述了实现的过程以及关键技术.通过实验表明,该方法取得了良好的实验效果,克服了Apriori算法耗时多、识别率低下等问题,是实现在大规模数据进行数据挖掘的实用工具.     

数据关联规则挖掘理论与数据算法的探讨

在众多不确定因素很强的数据中,如何挖掘数据是非常重要的,这时候关联规则挖掘理论就出现了.因此,在数据挖掘的领域中,关联规则有着突出的研究地位.本文从关联规则的产生背景和相关概念做出了论述.     

基于关联规则的网络数据集的挖掘应用研究

网络的迅速发展使得网络流量越来越大,这对于网络管理员的网络分析工作提出新的挑战.数据挖掘是可以从海量数据中挖掘出有意义的、无法通过一般的查询统计得到的数据模式的过程.文中对关联规则的相关概念和Apriori算法进行了分析,阐述了如何运用Apriori算法对网络数据集进行挖掘的过程,详细介绍了进行数据预处理、字段编码的方法,并在设置合适的支持度进行挖掘方面作了探论.     

一种新的渐进式关联规则挖掘算法

针对渐进式关联规则挖掘问题提出了一个有效的处理算法，即IDM—A算法。它能根据数据库的动态变化，高效地进行关联规则的更新。通过知识数据库的维护，最多只需要扫描原始数据库一次，就能得到所需的频繁项目集，能有效地降低更新关联规则所需的时间成本。     

试析多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。     

试析多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。     

基于关联规则的图书馆图书智能查找算法研究

随着计算机技术的发展和普及,高校图书馆的管理已经进入到自动化时代.为了有效利用图书馆产生的大量图书流通数据,从而预测分析读者的个性化需求,基于关联规则的图书馆智能推荐平台亟待开发.文中提出完备的自定义的频繁项目集,定义了高效的关联规则算法,该算法解决了上述问题,可以让使用者快速地获取到有效信息.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。对k-means算法的改进解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题。     

基于FP-tree算法的推荐系统设计与实现

当前是信息爆炸的时代,推荐系统已成为解决当前网络信息超载的有效工具。文章针对网上书店的电子商务网站的销售特点,详细地设计了推荐系统,并利用挖掘技术中的FP-tree关联规则算法实现数据挖掘运算,很好的实现了在线推荐的系统功能。