数据挖掘在电信业中的应用

介绍了应用于移动通信业的数据挖掘系统,以一些实际数据说明了关联规则挖掘和分类模型挖掘在电信业务中的具体应用。     

关联规则算法在教育信息数据挖掘中的应用

简要介绍数据挖掘中的关联规则算法,并将之运用到学生成绩的数据挖掘中,挖掘高数成绩与高考成绩之间的潜在关系。提出学生大学期间的高数成绩和高考成绩并没有直接的关系,大学生活是一个全新的里程碑,不要因为自己的高考成绩而妄自菲薄。     

数据挖掘技术在远程教育教学中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.简要介绍了数据挖掘技术.给出了一个完整的数据挖掘系统设计与实现过程.它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤.文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程,并通过改进Apriori算法来提高挖掘的效率,为远程教育教学决策提供了科学依据.     

数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用

对数据的分析比信息的获取更困难。提出了利用数据挖掘技术的关联规则对教学质量进行数据分析。以学生评价为例,使用改进的Apriori算法,建立了基于关联规则的评价指标体系,并取得了良好的效果。     

数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

数据挖掘技术在学生就业指导中的应用

管理信息系统的应用使得职业学校的就业指导工作产生了质的飞跃,但随着毕业生人数的极具增长,系统中不可避免地积聚了大量的就业信息数据,与之匹配的统计方法已不能适应现实的需求。数据挖掘技术可以有效解决这一问题,它所包含的Apriori算法,能建立在学校的就业历史数据之上,深入分析毕业生的就业数据从而发现真正影响学生就业问题的内因,还能通过结合学生的受教育与就业需求之间的相关性,分析出社会对人才的真正需求,进而为职业学校的管理者提供参考数据,帮助他们对学校的教育模式进行改革,使其更契合当下社会对人才的需求,从而最大程度地提高毕业生就业指导工作的有效性。     

数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

数据挖掘技术在教育学中的应用

随着信息化时代的不断发展,数据挖掘技术日趋成熟,满足了人们对于大量信息的处理要求。目前,数据挖掘技术已经越来越多的应用于金融、通讯和交通等各行各业,但是在教育领域的应用相对较少。针对这一现状,在传统的分析方法上采用了关联规则挖掘,聚类挖掘等多种算法,对青少年同伴关系、人际关系和网络成瘾等各方面进行研究,得到不同性别的青少年同伴亲疏程度不同等一系列结论,提出了数据挖掘技术在教育学领域的应用的新前景。     

关联规则在教学评价数据挖掘中的应用

以往的教学评价系统缺乏综合分析、辅助决策的能力,无法充分利用海量信息中隐藏的知识。本文对教学评价产生的数据进行关联规则方面的深入研究,从而发掘出若干有趣规则,为教学管理提供决策性的支持：     

浅谈数据挖掘技术在大学生心理问题中的应用

本文首先分析了数据挖掘在心理问题中应用的必要性,讲述了数据挖掘的任务,详细介绍了关联规则,决策树以及Apriori算法,最后提出了数据挖掘在心理问题分析中应用的思路。     

数据挖掘技术在高校招生工作中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则算法。按照数据挖掘的过程探讨了关联规则在高校招生工作方面的应用。利用关联规则对高校学生入学信息及在校期间的成绩等数据库进行挖掘,可寻找出学生入学时诸因素与大学培养结果之间的关联关系,从而为高校招生决策者提供科学依据。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。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。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少.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.文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系.     

关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

传统的学生信息管理中不能有效地利用数据对决策者提供有利的信息,使用数据挖掘可以找出学生信息中隐藏的数据关联。在学生各类信息的基础上采用数据采集、预处理,并使用Apriori算法对学生信息进行挖掘,为学校决策提供依据。     

数据挖掘在入侵检测中的应用探析

介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并详细介绍了其中的检测分析系统。     

数据挖掘技术在经营分析系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据进行分析和信息提取的重要工具。本文首先介绍了数据挖掘的基本概念和相关知识。然后结合电信的具体行业特点,建立了一个基于数据挖掘的系统(MDMS),并对该系统的结构、模块组成等问题进行了深入的讨论。文中详细介绍了该系统中关联规则挖掘技术、分类模型挖掘技术和聚类分析技术等关键技术的实现。最终对该系统在电信运营过程中所起的作用作了一个总评。     

数据挖掘中关联规则在竞争情报系统中的应用

本文基于数据挖掘中经典的Apriori算法,提出了一种降低I/O开销以提高挖掘效率的改进算法,并针对外贸进出口行业的具体情况,开发出了基于J2EE平台的挖掘系统,为企业提供有价值的情报信息。     

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用

目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛.大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息.基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系.以超市购物为例,目的在于找出顾客所购买商品之间的内在关联.利用Apriori算法的先验原理,减少Apriori算法在搜索频繁项目集时对候选式的搜索次数,并在对顾客购买的商品模型进行抽象的基础上,利用vc++与access数据库实现的算法系统,对所购买的商品之间的内在关联进行模拟分析.根据得到的数据分析出置信度较高的几种商品,通过对这些商品集中摆放,可以提高收益,从而证明改进的Apriori的实用性.     

Apriori算法在银行系统数据挖掘中的应用

对网上银行系统的数据进行了预处理,完成了关联规则的分析,给出了关联规则数据挖掘过程。根据设定的挖掘目标在Weka平台上采用Apriori算法对银行系统的数据进行了数据挖掘。结果表明,挖掘出的关联规则达到了预定要求,对其他相关领域的数据挖掘有一定的研究价值。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测是近年来出现的网络安全技术,将数据挖掘技术和入侵检测结合是网络安全领域的一个研究课题.介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析.该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能.