Apriori改进算法在哮喘病案数据挖掘中的应用

中医哮喘病案含有大量医家临床诊断获得的经验数据,利用数据关联分析方法可以挖掘医药方剂配伍规律及症状与用药之间的关联关系.文章主要研究了Apriori算法在挖掘医案数据时的性能与不足,并基于计算机对位串逻辑运算的快速反应,提出Apriori算法的改进算法——Apriori-BSO算法,并对比了两种算法的运行时效,结合经典Apriori算法,挖掘出频繁项集及强关联规则.实验证明,将Apriori改进算法应用于哮喘用药数据及症状-用药联合数据进行关联分析,挖掘出的医药方剂配伍规律及症状与用药之间的关联关系,在哮喘病案数据分析中效果良好,应用价值显著.     

基于关联规则算法的医疗数据挖掘

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.     

关联规则挖掘在道路交通事故分析中的应用

从大量的交通事故数据中找出引发交通事故的关键因素是提高道路安全水平的重要手段。基于某市全年的交通事故数据,采用改进的Apriori算法挖掘出强关联规则,通过一个新的相关性度量——相关值对关联规则进一步筛选,从中找出各因素对交通事故的影响规律。结果表明,该方法可以一定程度上提高关联规则挖掘的效率,并能够量化事故原因和事故结果之间的相关程度,从而找出有价值的规则。本文的研究方法和结果可以为相关交通管理部门提供决策支持。     

基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用

运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。首先分析了关联规则的原理和方法,然后对待挖掘数据进行集成、变换等预处理,得到能进行挖掘的原始数据.采用挖掘工具WEKA,选用关联规则中的Apriori算法对处理后数据进行分析,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与健康之间的关联关系。     

基于关联规则挖掘的教学质量监控系统应用

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要分支,它可以挖掘出数据库中的项目或属性间的未知或被隐藏的关系。将基于关联规则技术的Apriori改进算法,应用于教学质量监控分析系统中,对教师的教学质量评价数据信息进行挖掘和分析,找出对教师的教学质量有较大影响的因素,为学校的教学管理提供决策支持,并由此探索出一种利用关联规则来对大量数据进行挖掘分析、解决实际问题的思路和方法。     

关联规则挖掘的Apriori算法的改进与应用

研究发现交通事故数据的模式及潜在规律,针对关联规则挖掘Apriori算法用于交通事故分析效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法,用来分析大量的交通事故记录,从中找到导致交通事故发生的频繁因素组合,从而为交通管理部门采取相应的措施提供决策支持.实验表明:与Apriori算法相比,改进算法具有更好的性能,更适用于交通事故记录分析,能够挖掘出大量符合真实规律的关联规则.     

基于Huffman-LDA和Weight-Word2vec的文本表示模型研究

LDA是对主题到文档的全局结构建模,但其特征中缺少文档内部的局部词之间的关系,只能获得稀疏特征。Word2vec是一种基于上下文预测目标词的词嵌入模型,然而,基于这种方法只能以局部信息表示文档特征,缺乏全局信息。LDA和Word2vec的文本表示模型是基于主题向量和文档向量计算新的特征表示文本,但直接计算所得的稀疏主题特征与基于词向量的文档特征的距离,缺乏特征的一致性。本文提出了Huffman-LDA和Weight-Word2vec的文本表示模型,首先,使用LDA模型得到主题向量后构建主题哈夫曼树,再运用梯度上升方法更新主题向量,新的主题向量包含不同主题词之间的关系,求得的特征不再具有稀疏性;然后,使用LDA主题向量与主题矩阵中词的主题特性计算词权重更新Word2vec的词向量,使得词向量包含主题词之间的关系进而表示文档向量;最后,通过主题向量和文档向量的欧式距离得到具有强分类特征的文本表示。实验结果表明,该方法可获得更强的文本表示特征,有效提高文档分类精度。     

Apriori算法在消费市场价格分析中的研究与应用

在介绍关联规则基本原理的基础上,对Apriori算法进行了详细的分析和研究,并将Apri-0ri算法应用于消费市场价格数据中,挖掘出了各种农副产品价格之间的关联关系,即从大量的农副产品价格数据中挖掘出了大米、玉米、大麦和羊肉、牛肉价格之间的关联规律．     

Apriori算法分析与改进综述

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.本文介绍了能优化该技术的各种算法,分析了这些算法各自的优缺点,并针对这些问题提出了未来的研究方向.     

OLAM技术在医疗保险系统中的应用研究

针对OLAM兼有OLAP多维分析的在线性、灵活性以及数据挖掘对数据处理的深入性特点,在医疗保险系统中设计并实现了一个OLAM应用模型.该模型使用浙江省某市医疗保险数据库中2005年的医保数据,建立了面向医疗保险费用和诊断项目为主题的数据仓库,从多维的角度来分析数据仓库的数据,并且运用了Apriori算法挖掘出一些潜在的关联规则例如人们特别关注的“骗保”行为,为医疗决策提供科学有效的依据.     

数据挖掘在学生校内活动情况分析中的应用

以一个J2EE框架下的"学生校内活动情况分析系统"为例,通过从校园一卡通中提取数据进行分析和研究,展现了数据挖掘技术在研究学生校内活动情况、学生行为分析中的应用,为学校的教学与管理提供了决策依据。主要介绍了"学生校内活动情况分析系统"实现的核心模型。首先利用K-means算法对学生进行分类,然后对已分类的学生人群使用Apriori算法进行关联规则挖掘。对挖掘出的关联规则又进行了详细的分析,进一步验证了系统的有效性。     

一种基于灰关联的序列模式挖掘算法

序列模式挖掘算法多是利用了关联规则挖掘中的 Apriori特性 .利用灰关联方法对原始序列 进行净化处理 ,从而减少挖掘算法中的噪声数据 . 其理论依据在于 ,如果一个序列是频繁的 ,那么该序列的时间间隔也必然是频繁的. 利用了灰关联分析方法找出两个项之间的频繁时间间隔 ,再利用该间隔扫描事务序列数据库 ,从而最终找出频繁序列 .     

过程控制中的一种数据挖掘算法

结合粗糙集理论,提出了一种适合工业控制领域使用的数据挖掘算法.工业控制的采样数据以决策表的形式表示,用模糊c-方法对采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言值关联规则支持度和信任度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则.以水泥生产线中分解炉控制为例,采用现场实时采集的数据集,挖掘出了相关控制对象之间的关联关系.关联规则的挖掘,有助于在先验经验不足的条件下获取模糊规则,通过动态的模糊模型的建立,实现一定程度的智能控制.     

基于用户击键数据的异常入侵检测模型

改进了Apriori关联规则算法,通过对正常用户击键数据的规则挖掘,建立用户的正常特征轮廓,并以此对新用户的击键数据实行异常入侵检测. 实验结果表明,本文提出的模型具有一定的入侵检测功能 .     

基于Apriori数据挖掘算法研究

关联规则是从数据集中识别出频繁出现的属性值集,然后利用这些频繁集创建描述关联关系的规则过程.在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,讨论了经典的Apriori算法,并提出改进的Apriori关联规则算法,对算法进行了实验数据的算法性能分析及运行时间对比.结果表明,改进的算法在运行速度和挖掘性能上都较经典的Apriori算法都有显著提高.     

基于Apriori算法的数据挖掘在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生了大量复杂的就业数据,利用Apriori算法的数据挖掘技术,从就业数据中挖掘出学分绩点与用人单位录用学生之间的关联规则,有助于提高就业管理部门对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业.     

基于兴趣度的 Apriori 算法在电子病历数据分析中的应用

通过分析 Apriori 核心算法,使用案例描述 Apriori 算法设计思想上所存在的不足,引入兴趣度阈值对 Apriori 关联规则进行了改进. 并将该改进后的算法对电子病历数据库中数据进行关联规则提取,建立了基于兴趣度的 Apriori 算法的医疗诊断模型. 通过实验证明,该模型能够提取具有诊断价值的关联规则并提高医生的诊断效率.     

基于BBS-LDA的论坛主题挖掘

概率生成模型LDA(Latent Dirichlet allocation)是对文本进行主题挖掘的重要手段,在近几年有着广泛的应用。对于论坛文本,因为其本身具有一些结构特性,单纯使用LDA并不能够最大限度地利用文本信息挖掘主题,水帖、大量的短回复以及同一版块帖子的背景词也极大地影响了其主题挖掘的效果。针对论坛文本的特点,提出了基于改进LDA的BBS-LDA模型,并使用Collapsed gibbs sampling对模型进行推导。由于该模型利用了论坛的用户信息,故在挖掘主题的同时能够识别论坛的水贴和背景词。在天涯论坛语料上进行的实验表明,BBS-LDA可以有效地对论坛进行主题挖掘。     

关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用

介绍关联规则挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用.以世界排名前6位的王皓和柳承敏比赛的技战术数据为挖掘对象,采用脚本描述方法对比赛技战术数据进行采集,利用关联规则挖掘中的Apriori算法,寻找比赛中技战术之间的关联关系,从而为教练员的指导和决策提供科学依据.     

Apriori算法在电子病历门诊处方系统中的应用

通过使用关联规则中的Apriori算法,挖掘出电子病历系统中的门诊处方,寻找到门诊处方中常用药物的联合配伍,并对数据结果进行了药理学分析,为疾病诊断和治疗提供科学的、准确的辅助决策.结果证明该方法可供临床和管理使用.