数据挖掘技术中基于关联规则算法的研究

随着现代信息技术的发展,特别基于网络的信息技术的飞速发展,人们对于数据的处理能力的要求也随之升高,数据挖掘的本质,就是从模糊的、随机的、有噪声的、大量的、不完全的数据当中提取有潜在利用价值的信息的过程。从大型数据库中挖掘关联规则的问题已成为数据挖掘中一个比较热门的研究方向。在先前研究的基础之上,对基于关联规则的数据挖掘技术进行全面地分析。     

分布式数据库中关联规则挖掘的研究

在数据挖掘研究中,关联规则挖掘作为数据挖掘研究中的一个重要部分,引起越来越多的关注。因此,主要研究关联规则挖掘,首先介绍关联规则挖掘的一些基础知识、概念描述等,然后对关联规则挖掘的常用算法进行分类探讨,最后分析其中的几种典型算法。     

基于Apriori算法的课程成绩关联规则挖掘研究

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,采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对郑州职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务昔理部门安排课程提供参考。     

发掘论坛人际关系圈模型

探讨论坛人际关系圈的发掘。从帖子关联关系出发,运用数据挖掘中的灰色关联分析法对论坛人际关系圈做综合评价。建立旨在用灰色关联的数据挖掘方法建立满足最小支持度阈值和最小信任度阈值的关联规则的模型。为论坛的发展、经营提供数据支持。     

数据挖掘技术在航空装备失效分析中的应用研究

针对航空装备失效案例数据信息的特点,提出应用数据挖掘方法进行失效分析的必要性.介绍了挖掘关联规则的基本原理以及失效分析数据挖掘系统的构建,并讨论了开发该系统存在的一些问题.     

数据挖掘技术在共混材料制备的工艺研究中的应用

介绍了在共混材料制备工艺研究中数据挖掘技术的应用,重点讨论了基于关联规则的模型建立与应用的过程,并用数据挖掘技术对可交联硅烷接枝聚乙烯共混材料制备中退火工艺与材料结晶性能的关联性进行了研究。最后讨论了数据挖掘技术在高分子材料领域未来的发展方向。     

基于关联规则数据挖掘技术在教学管理中的应用

数据挖掘技术是一种以从大量数据中提取潜在有价值的数据规律或数据模型为目的的信息处理技术。将此技术运用在高校信息处理的工作上,可智能生成有价值的信息,用于学校教学管理与决策。本文将以目前高校普遍使用的学分制选课数据系统依托,运用数据挖掘技术中关联挖掘规则,对已有数据进行分析,为读者提供一个简单易操作的数据挖掘范例,供读者参考。     

基于Java3D的空间关联规则可视化原理与实现

空间数据挖掘可视化是空间数据挖掘研究的一个重要方面。可视化技术充分利用了图形和图像的表达能力以及人对于色彩和空间的敏锐的感知能力,使人机有机地融合在一起。本文在简述空间关联规则可视化基本需求的基础上,提出了空间关联规则可视化的一般方法,并进行用Java3D技术开发空间关联规则可视化工具的应用研究。重点在于分析利用Java3D技术进行空间关联规则可视化的基本原理和方法,并给出核心部分流程。最后将该技术应用于两个具体实例中,并给出实现的空间关联规则可视化界面。     

数据挖掘模型在入侵检测系统中的应用

提出一种具有自学习功能的数据挖掘模型,可发现已知和未知的入侵和异常入侵恬动,基于数据挖掘的关联入侵规则生成算法使系统具有很强的常规入侵检测和协同入侵检测能力。     

可拓学在数据挖掘中的应用初探

可拓学在数据挖掘中的应用是多方面的,其特点是挖掘"不行变行" 的规律.可拓方法丰富了数据挖掘的内容,为多值型关联规则的建立提供了新的工具.提出的可拓数据挖掘模式,有利于利用现存数据更好地为决策服务.     

数据挖掘在信贷风险中的应用——Apriori算法实现

数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策者有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴涵了数据库中一组对象之间的特定关系,揭示出一些有用的信息,可以为经营决策、市场策划和金融预测等方面提供依据。详细论述基于Apriori算法的关联规则数据挖掘的基本思想,并将算法应用于信贷风险预测中,有效的验证算法的可行性与科学性。     

基于概率关联图挖掘日志中关联规则

关联规则挖掘是指寻找大量数据项集之间有趣的关联或相关关系.是数据挖掘研究的一个重要课题.由于大量数据不停地被收集和存储,因此如何有效地从数据库中挖掘出关联规则获得了研究人员的广泛关注.从Web日志中挖掘用户所访问的页面之间的关联规则,能有效改善网站的结构.提高网站性能和质量,为智能化网站提供有效的依据.     

制造信息系统中基于遗传算法的关联知识挖掘

通过分析制造信息系统中数据集的特点,运用遗传算法的理论,对传统的关联知识挖掘算法进行了优化,对遗传算法中的系统编码进行了深入研究,并应用于制造信息系统中,进行了数据挖掘和知识发现的尝试,并给出了比较详细的算法描述与实现,之后对相应算法的效率以及优缺点进行了分析,并得到了详细量化的实验数据。通过对遗传算法优化过的关联规则的运用,使得对制造信息系统中大量数据进行挖掘的效率明显提高。     

OLAP技术在信贷担保行业的应用

随着信息技术的发展,各大担保机构行纷纷采用先进的信息技术手段提升自身控制风险的水平。通过自身存有的海量的客户信息数据,构建数据仓库,进行挖掘分析,找到贷款风险点,从而及时的选择贷款准入和退出的时机,有效的规避信贷风险。课题首先详细介绍数据仓库与数据挖掘技术,然后有重点地讨论数据仓库的构建模型和构建过程,并详细讨论关联规则的挖掘模型,最后对数据仓库技术、联机分析处理和数据挖掘技术进行实际应用的研究。即在构建完成数据仓库的基础上结合数据挖掘技术对银行信贷管理系统进行框架设计,描述系统要完成的任务,详细地说明信用评级和贷款五级分类的具体流程,着重介绍了算法的实现以及系统的实现。     

OLAP技术在信贷担保行业的应用

随着信息技术的发展,各大担保机构行纷纷采用先进的信息技术手段提升自身控制风险的水平。通过自身存有的海量的客户信息数据,构建数据仓库,进行挖掘分析,找到贷款风险点,从而及时的选择贷款准入和退出的时机,有效的规避信贷风险。课题首先详细介绍数据仓库与数据挖掘技术,然后有重点地讨论数据仓库的构建模型和构建过程,并详细讨论关联规则的挖掘模型,最后对数据仓库技术、联机分析处理和数据挖掘技术进行实际应用的研究。即在构建完成数据仓库的基础上结合数据挖掘技术对银行信贷管理系统进行框架设计,描述系统要完成的任务,详细地说明信用评级和贷款五级分类的具体流程,着重介绍了算法的实现以及系统的实现。     

用数据挖掘技术实现BBS个性化服务

利用数据挖掘技术,挖掘出关联规则,用关联规则发现BBS用户站点的链接途径,推测BBS用户感兴趣的版面信息,建立不同用户的BBS访问模式,指导BBS针对不同用户进行站点调节,实现BBS的个性化服务.     

数据库中广义模糊关联规则的挖掘

引入了广义模糊关联规则的概念,给出挖掘规则的计算方法,用来进行数据挖掘,以找出隐藏在数据库当中那些有用的而未被发现的知识。     

基于神经网络的关联规则在故障诊断中的应用

采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。     

基于FP-树的关联规则挖掘算法浅谈

随着数据库技术的发展,高效的数据挖掘算法有助于人们重新认识数据、理解数据。基于FP-树的关联规则挖掘算法FP-growth是当前应用最广的一种挖掘频繁项目集的算法。本文简要描述了该算法的几种主要发展方向。     

基于关联规则的PB商品营销组合

随着自有品牌(PB)商品发展阶段的日益升级,零售商亦更加重视调动PB的力量以形成竞争优势.以PB商品为研究对象,在分析PB商品及其营销特点的基础上,利用企业数据资源和数据挖掘技术,建立了基于关联规则的PB商品营销组合的概念模型,提出利用关联规则技术制定PB商品的营销组合,从外在推动力上提升PB的市场力量.