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。     

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。     

基于异构数据融合的数据库智能集成方法

目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题,该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合,对来自不同数据源的多方数据进行协同处理,减少数据库数据的冗余现象,综合互补数据信息,明确数据间的关联性,便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配,确立数据库的关系模式,便于数据库的管理,同时制定详细的数据查询流程,以快速且准确地响应用户查询需求,完善数据库的集成功能,并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明,基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度,缩短集成时间,降低数据失效率。     

基于关联规则的作战数据质量校验方法研究

针对作战数据信息系统数据项内容一致性检查中存在人工判查难、耗时大的问题,采用基于关联规则挖掘的错误数据检测方法,并给出了设计思路和实现步骤。结合某作战数据信息系统中的552条关键岗位人员信息进行了数据质量检测实验,实验结果表明,该方法能够快速筛查出关联数据项中预置的9个填报错误问题,可作为现有作战数据质量检测方法的完善补充。     

基于关联规则的数据统计管理系统设计

针对现有数据统计管理系统在运行过程中无法实现对海量数据的综合处理和分析,造成数据利用价值低、统计可靠性差、管控时间长的问题,引入关联规则技术,开展对数据统计管理系统的设计研究。通过界面显示设备选型、运行维护设备选型、管理器设计等硬件设计和数据抽取、基于关联规则的数据统计、数据挖掘结果分析与管理等软件设计,文章提出一种全新的统计管理系统。通过实验证明,新的系统在实际应用中统计效率得到有效提升,并且能够在确保统计可靠性的同时缩短管控时长,实现系统的高效运行。     

基于关联规则挖掘的Apriori改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。     

基于数据立方体的多维关联规则在旅游服务中的应用

由于旅游行业的激烈竞争,旅游资源库中凌乱存放的数据已经不能满足旅游信息管理的需求。介绍了基于数据立方体的多维关联规则算法在智能旅游服务中应用的方法,该方法有效整合了旅游资源库中的信息,从而可以为用户提供所查询的信息以及所有与此信息相关的关联信息,满足游客多维信息查询的需求,比传统的单维查询具有智能、高效、个性化优质服务的优点。     

基于多层次关联规则的持续关联算法研究

基于安全管理中心的关联引擎的关联速度决定了关联引擎的关联时效,客观上决定了安全管理中心抵御安全威胁的能力。为提高关联的速度,论文以关联规则的组织和持续关联算法的设计实现为切入点,提出关联速度的解决方案。     

基于约简的关联规则采掘方法

关联规则采掘是数据采掘技术的一个重要研究方向,文章提出了一种基于约简的关联规则采掘方法,比较分析证明该睡江对于改善采掘必能确实有效。     

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。     

基于关联规则模式的数字图书馆智能检索研究

为了提高数字图书馆资源检索的有效性与高效性,提出一种基于关联规则的数字图书馆智能检索方法,该方法以用户的输入查询词为数据输入,并以输入作为项目集,采用贝叶斯网络构造检索模型,对输入项目集进行关联规则运算,最后获得查询的最终结果。采用贝叶斯网络构造数字图书馆的智能检索模型在很大程度上提高了资源检索的智能性及高效性,具有广泛的应用价值。     

基于遗传—蚂蚁算法的关联规则挖掘方法

给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维多层关联规则挖掘算法,新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力,并克服了经典频集算法的不足,以及遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速度慢的缺陷.实验结果表明,新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能,提高了生成关联规则的有效性.     

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。     

数据关联算法综述

数据关联是多目标跟踪里面的核心问题,文章系统地介绍了几种基本数据关联算法,通过总结国内外的文献,分析指出了传统数据关联算法的一些问题。     

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。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

在介绍Apriori算法原理和实现过程的基础上,针对该算法存在的两个缺陷,即多次扫描事务数据库和产生大量的候选集,提出新的算法New_Apriori,该算法改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算,直接从1-频繁项目集产生高维频繁项目集,克服了Apriori算法的固有缺点,从而提高了运算效率.     

基于关联规则的Web日志挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要的方法,旨在挖掘事务数据库中有趣的模式。阐述了Web日志挖掘和关联规则的基本内容,分析了经典Apriori算法的不足之处,提出了改进的算法。另外,利用论坛Web日志数据进行了对比实验,实验结果表明改进后的算法性能有较大提高。将改进后的算法应用于网络论坛的日志挖掘,找出用户的个性化访问模式,从而提高论坛的服务质量。     

一种基于云计算的关联规则Apriori算法

关联规则是数据挖掘的重要方法之一,它基于支持度和置信度等对规则进行选择,以生成有用的规则。传统的关联规则算法需要读取数据库计算频繁集,开销巨大。随着云计算的发展,MapReduce编程架构已经成为云计算中的重要技术,针对Apriori算法的不足,设计了一种算法将云计算MapReduce框架进行了适当改进,并在此基础上编写了Apriori算法,以解决Apriori算法扩展性差的弱点。实验表明：该算法能有效提高Apriori算法的性能。