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周翠红 《中国新技术新产品》2009,(23):43-44
传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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数据挖掘已经融入到社会生活的各个领域,随之个人隐私保护的研究也凸显其重要性。随着隐私保护在数据挖掘研究中的深入,人们发现一些规律,也相继的发现一些隐藏的问题。总结归纳目前人们在数据挖掘领域中对隐私保护关联规则研究的现状,分析目前基于隐私保护的数据挖掘主要方法的优缺点,给出隐私保护在未来数据挖掘中的发展方向。 相似文献
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随着人们对信息数据量的急速增长从而数据挖掘技术也随之应运而生,这使得人们对知识与信息的渴求得到了进一步满足。对于如何才能快速高效的获取知识,对于信息处理技术来说已经成为当前热门的研究课题。审视当前对于关联规则的研究现状,针对关联研究的现状,分析实际问题对于关联规则总结出一种新的研究方式,结论为关联规则算法在今后的出路和进一步的研究上指明了方向。研究过程中通过对文献的查询分析和比较分析两种方法,进一步阐述对典型关联产生影响的各种方法,其中最为重要的是把核心Apriori算法作为一个研究的基点。 相似文献
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为了从白车身工艺规划数据库中提取潜在的、有价值的焊接工艺知识,应用关联规则提取了典型焊接类型。首先建立了提取典型焊接类型的关联规则模型,然后对影响焊接类型的各种属性分类,并根据焊接工艺要求对数值属性离散化,采用Apriori算法提取频繁属性项集。将分属不同属性的项连接生成候选项集,以焊接类型作为规则的后件,根据最小置信度获取强规则。最后对某白车身的焊接数据进行处理,为了能够提取合适的焊接类型,采用较低的支持度和较高的置信度,获取的结果对焊接类型的选择有很强的参考价值。这种方法有助于实现白车身工艺规划的智能化,提高了工艺规划的效率。 相似文献
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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。 相似文献
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在实际运营中,采购会受到各种条件的限制和约束。基于近几年的研究,提出了资金、数量、时间三个视角。从预算约束、融资决策、支付方式三个角度分析了资金约束下的库存策略;从库存容量、订货批量、供货能力三个方面,归纳了数量约束下的库存决策;基于提前期、保质期(主要为易逝品)、时间窗口约束下的库存-路径问题,分析了时间因素对于库存策略的影响。通过对各种采购限制条件的梳理,对采购受限情形下的库存决策进行了综述。分析了当前研究的热点和难点,同时对未来可能的研究方向进行了展望。 相似文献
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