基于日历的时序关联规则挖掘算法

以日历格作为框架来研究时序关联规则,提出了一个有效的挖掘算法。在用户指定的日历模式下,首先通过一次扫描产生所有的频繁2项集及相应的1*日历模式,在此基础上产生k*日历模式,并利用聚集性质产生候选K项集及相应的日历模式,最后扫描事务数据库产生所有的频繁项集及其日历模式。实验证明,该算法具有较好的性能。     

基于关联规则挖掘的weka数据挖掘应用

关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要方法,在许多数据挖掘领域得到应用。本文阐述了关联规则挖掘以及其关键算法,并针对具体的实例,描述了数据挖掘工具weka挖掘关联规则的过程。     

快速关联规则挖掘与更新算法

一、引言众所周知,关联规则的挖掘就是发现支持度和信任度分别大于用户指定的最小支持度(minsup)和最小信任度的规则。支持度不小于minsup的项目集叫频繁项目集;反之,称为非频繁项目集。项目集中项目的数量叫做项目集的维数或长度,项目集X的支持度记作sup(X)。有关项目集具有如下性质:(1)如果X是频繁项目集,那么X的任何子集都是频繁项目集;(2)如果X是非频繁项目集,那么X的任何超集都是非频繁项目集。     

基于CNN的时序数据关联规则挖掘模型

传统的挖掘模型未能有效提取时序数据的特征,导致计算开销较大,挖掘准确率以及效率偏低.为此,研究结合卷积神经网络设计并组建一种新的时序数据关联规则挖掘模型.通过连续模板匹配技术分析时序数据的分布式数据结构,然后结合匹配相关检测技术对时序数据展开融合处理,通过频繁项检测提取其中的关联规则特征.对提取的关联规则通过CNN分类...     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

基于时序关联规则的商品需求预测

为了满足商品销售企业对商品需求预测的需求,提出一种时序关联规则挖掘算法。利用企业商品销售数据与客户相关的特点,提出客户模式数据模型,针对该数据模型,给出时序关联规则挖掘算法。利用该算法对超市销售数据进行时序关联规则挖掘,得到了正确的结果,验证了其在实际应用中的有效性。     

基于小超集的关联规则快速挖掘算法

关联规则是数据挖掘最重要的课题之一。该文简单回顾了挖掘关联规则问题,提出了一种基于较小超集的高效的关联规则挖掘算法,该算法仅须对数据库作三次遍历,实现方便,提高了效率。     

一种基于约束的关联规则挖掘算法

基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。     

基于关联规则的Web使用挖掘研究

数据挖掘技术能使我们从模糊的、不完全的、随机的、大量的数据中,提取潜在的有用的信息和知识。经过20几年的发展,数据挖掘已取得了巨大成就。Web挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,它是随着人工智能技术、数据库技术和网络技术的发展而提出来的。本文针对Web日志挖掘的特性,对关联规则的挖掘算法进行深入的研究,系统地探讨了关联规则挖掘算法在Web日志挖掘的应用。利用优化Apriori算法,使之更具有效率。     

一种基于栈变换的高效关联规则挖掘算法

在一个模式信息保全引理的基础上，提出了一个基于频繁模式栈变换的关联规则挖掘算法FPST，给出了相应的栈构造和栈变换的算法描述，并进行了算法的性能分析和比较试验，结果表明算法性能优良。     

基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析关联规则数据挖掘结构的基础上,给出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.     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

基于信息论网络的时序数据库挖掘

介绍了如何对时序数据库进行数据库挖掘,其中包括数据预处理,识别重要的预测属性,提取相应的关联规则。文章采用的是基于信号处理和信息论网络的方法,并使用模糊和集成的概念来简化规则库。     

基于关联规则的教学质量评价数据挖掘

课堂教学质量评价是教学质量评估的重要内容,是提高教学质量的重要途径和手段.讨论利用数据挖掘方法中的Apriori算法对教学质量评价数据进行关联规则挖掘,挖掘教学质量与考核对象,考核指标之间的内在关系,为教学管理提供决策支持.     

使用关联规则挖掘高校教学评价数据

以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素（学历、职称、教龄）与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。     

关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

传统的学生信息管理中不能有效地利用数据对决策者提供有利的信息,使用数据挖掘可以找出学生信息中隐藏的数据关联。在学生各类信息的基础上采用数据采集、预处理,并使用Apriori算法对学生信息进行挖掘,为学校决策提供依据。     

一个高效剪枝的新关联规则挖掘算法

分析了现有的对Apriori算法的改进方向,新算法将Apriori的剪枝步骤合并入从Lk-1与Lk-1连接生成Ck的连接步骤,通过使用临时项集TQ存储Lk-1中单个数据项集与Lk-1中其他数据项集连接的结果,从而将被扫描集合的大小从Lk-1缩减为L1的大小,极大地提高了Ck的生成效率。     

关联规则挖掘算法研究与实现

介绍了关联规则挖掘的相关概念和挖掘步骤,提出了一种改进的挖掘算法,并采用C++语言对算法进行了具体实现。     

增量更新关联规则数据库挖掘算法研究

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,大型数据库系统己经在各行各业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘便是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘是数据挖掘领域一个非常重要的研究课题,被广泛地应用于商业界、医疗保险、金融业、电信部门等。随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,因此如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

数据挖掘中关联规则的有趣性研究

关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面，而其中一个重要问题是对挖掘出的规则的兴趣度的评估，过去的研究发现，在实际应用中往往很容易从数据源中挖掘出大量的规则，但这些规则中的大部分对用户来说是不感兴趣的，本文对规则的兴趣度度量的两个方面作了讨论：一个是主观兴趣度度量，另一个是客观兴趣度度量，最后介绍了如何利用模板进行挖掘有趣的规则。