关联规则数据挖掘在图书馆藏书建设中的应用研究

数据挖掘是近几年发展起来的一种对信息资源进行开发和数据处理的新技术,而关联规则则是数据挖掘的核心技术。将关联规则应用于图书馆的流通数据,可以发现读者在借阅文献的过程中隐含的学科之间的关联,这对提高图书馆资源的利用率和为读者提供个性化服务有重要意义。本文从关联规则的定义入手,通过案例分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆藏书建设中具有重要的意义。     

数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用

伴随信息技术高速发展,数据挖掘技术逐渐受到人们的广泛关注,即信息利用与提取过程中,该项技术一直占据重要地位。对此,文章首先进行数据挖掘技术分析,然后阐述该项技术在图书馆个性化服务中的应用,以发挥数据挖掘技术重要作用,从而实现图书馆整体服务质量、技术水平的提高,为图书馆的发展提供有力保障,以发挥数据挖掘最大价值。     

关联规则的数据挖掘在图书馆系统中的应用

关联规则的数据挖掘是近年来兴起的一种信息资源开发与数据处理技术,在图书馆管理系统中的应用,可以优化图书馆馆藏布置和信息资源管理效率,提高图书馆服务能力,满足读者多样化和个性化需要。文章从关联规则的数据挖掘基本原理入手,结合Apriori算法,简要分析了数据挖掘在图书馆管理系统中的应用,并利用数据挖掘结果辅助图书馆管理和教师教学。     

动态采集与关联规则在个性化推荐中的应用

一个网站有多个网页组成,网站上的信息分布在这些网页上,不同的用户对不同的网页上的信息感兴趣,如何满足用户对敏感网页的高效访问,我们提出一个基于使用挖掘的Web站点个性化信息服务系统来解决问题.利用Web使用挖掘技术来分析用户的浏览模式,根据用户的当前访问需要,自动实时地为用户提供推荐页面,实现个性化服务.     

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.     

关联规则数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了数据挖掘和客户关系管理概念提出的背景及其发展演变的过程,以及专家学者对数据挖掘的观点和定义,阐述了从技术角度和商业应用角度对数据挖掘涵义的认识。本文对于数据挖掘技术中的关联规则挖掘理论和算法给予了重点的介绍,并详细说明了关联规则技术在客户关系管理中的应用,由此得以明确了数据挖掘技术在企业经营管理中的重要性。在关联规则挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上,对于更好的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究。最后以某钢铁集团企业需求为背景,为了提供给企业采用交叉销售模式和策略的科学依据,实现了挖掘客户购买行为和需求规律的功能。     

基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐

传统图书馆服务缺乏个性化设置,无法充分利用资源进行准确书目推荐,为了改善这一问题,提出基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐系统。根据读者类聚特点与数据关联规则,设计节目个性化推荐系统,并将挖掘出的关联规则应用到推荐服务当中;根据挖掘流程可得到大量数据,并对多余数据进行清理,不完整数据进行补充,计算支持度和置信度;采用基于读者个性化特征数据挖掘图书馆书目并进行推荐,由此完成图书馆书目推荐。通过实验分析可知,该推荐方法可充分利用图书馆资源,快速、准确完成书目推荐。     

关联规则挖掘在高校图书馆借阅流通中的应用

数据挖掘作为一种信息资源开发和数据处理的新技术,被广泛应用在各个领域,本文介绍了数据挖掘中的关联规则定义及其核心算法Apriori的思想,利用关联规则挖掘对高校图书馆的借阅流通数据进行了相关分析,并对高校图书馆的馆藏优化建设提出了科学的建议。     

关联规则在移动电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了个性化推荐系统的架构和推荐系统模型。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,采用基于事务矩阵和兴趣度的关联规则挖掘算法构建个性化的推荐系统模型,提升了个性化推荐质量。     

关联规则算法在药品不良反应中的数据挖掘研究

首先,利用某药品不良反应监测系统采集的广东省ADR数据来构建ADR数据仓库。然后,使用Apriori算法,得到年龄段、性别、影响系统、ADR结果与头孢曲松钠ADR的相关性。最后,分析结果表明头孢曲松钠ADR与患者性别、年龄、影响系统及年龄、性别与ADR结果等因素之间的相关性显著,为进一步分析ADR的发生规律提供有效的参考和借鉴。     

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。     

基于关联规则的数据挖掘算法的分析及应用

数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性,对其在股票市场中的应用进行了重点,以便更好的应用在更多的领域。     

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.     

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。     

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.     

多维关联规则挖掘在高校就业领域中的应用

现代社会的高速发展,信息量与日俱增,面对如此巨量的信息,如何才能够从众多信息中提取出有效的信息作为决策支持成为一难题并亟需解决。文中在系统研究数据挖掘相关技术基础上,改进、优化了以往的算法,并将其应用于高校毕业生就业领域之中。     

数据挖掘技术在科研项目量化与评价中的应用

针对高校科研项目量化与评价工作缺乏对量化数据进行理论分析的问题,提出了利用数据挖掘技术对高校科研项目量化数据进行挖掘分析,应用AprioriTid算法获得了科研项目各项量化与评价指标之间的关联规则。该规则表明高校科研项目中省部级、自然学科类、经费在1万到4万之间的科研项目占项目总数的三分之一,且该类科研成果在专家总体评测中大多会被评为优秀,实践证明该关联规则对高校科研项目量化与评价工作具有借鉴意义。     

数据挖掘Apriori算法的改进

为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷,提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法,实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明,改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点,达到了提高数据挖掘效率和准确性的要求。