基于关联挖掘的借阅数据分析

图书馆积累了大量的历史数据,从这些数据中挖掘出潜在的知识对图书馆工作有很强的指导作用。通过结合具体实例说明了关联规则在数据分析中的应用,为数据挖掘在图书馆的应用提供了一些思路。     

基于免疫遗传算法的多维关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘中一个很重要的研究课题。文章给出了一种基于免疫遗传算法的关联规则挖掘算法,该算法具有很好的鲁棒性和隐含并行性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

一种基于多维集的关联模式挖掘算法

大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性．将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征．在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法．该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比．     

基于免疫算法的多维关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题,文章给出了一种基于免疫算法的多维关联规则挖掘算法,算法充分利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了关联规则的挖掘速度。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

基于约束的多维关联规则挖掘的粗糙集模型

提出了基于约束的多维关联规则挖掘的粗糙集模型,将约束应用到粗糙集模型中,建立一个决策表,在条件粒度和决策粒度中采用用户投票和阈值的方法。粗糙集模型可以在垂直方向上大量的减少属性,并在水平方向上清晰的聚簇纪录,因此能有效的改进关联规则挖掘的质量。     

关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上,分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系,并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法,蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

一种基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法

关联规则挖掘是经典的数据挖掘方法,越来越多的企业都把它看作是必不可少的战略分析工具。当前关联规则挖掘方法得到的规则过多,令用户在运用时难以理解,因此研究关联规则集的约简方法具有应用价值。研究了数据库模式中关键字包含的主属性对基于Apriori算法的关联规则挖掘产生的关联规则的影响,即部分函数依赖会导致关联规则挖掘的数据集中冗余信息的频繁出现,并产生没有实际价值的关联规则,识别并消除这样的规则就能实现规则集的约简。求全部主属性如同求所有候选关键字问题都是NP难题,因此提出了一种基于一个候选关键字进行验证的算法来判定主属性,从而完成基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法的设计与实现,并在最后的实验中验证了该算法的有效性。      

双向关联规则挖掘及其相关性分析

分析了关联规则挖掘存在的3个问题：①不能有效地发现低支持度高置信度的有趣规则;②不能确定“相互依赖”的规则,如中药方剂中的药对药组;③找到的规则并不一定是有趣的,甚至是错误的。鉴于此,提出了双向关联规则挖掘,并对其进行了相关性分析。最后,将新方法用于中药方荆配伍规律的研究中,发现了大量具有重要意义的药对药组,证明新方法能很好地解决上述问题。     

基于函数依赖的多维关联规则挖掘

阐述了在多维关联规则挖掘的经典A Priori算法中引入关系模式上的函数依赖来改进该算法，进而提高算法的效率。     

基于布尔关联规则挖掘的加权阈值分析

为了提高数据挖掘的效率,挖掘出更加符合实际需要的规则,文中采用利润加权阚值的方法。在将交易数据转化为布尔型数据时,首先对交易记录进行归一化处理,然后将归一化后的数据与利润加权阚值进行比较。根据比较结果,从而得出最终的布尔记录。该文克服了默认各项目对规则重要性相同的缺陷,减少了进行数据挖掘时的规模,使规则更加符合实际需求,但是还存在一些问题：如项目加权后的支持度的设置和更精确地权重的设置,这些问题有待于在以后的工作中进行解决。     

基于中药专利数据集的关联规则发现算法*

指出关联规则在中药数据分析中的难点,据此提出了一种改进的Apriori算法--Apriori 算法;最后,以治疗感冒的中药专利数据集为测试数据,进一步验证算法的有效性和实用性.结果表明,此算法能够有效地从治疗感冒的专利数据库中发现布尔型与数值型关联规则,为开发新的感冒中药提供配伍依据.     

数据挖掘技术在中药属性关系中的应用研究

数据挖掘作为新兴的信息处理技术,可为进行中药的现代化研究提供有利的技术支持。本文以收集的717种中药及其21项相关属性建立的中药数据库,利用关联挖掘技术对中药的属性及属性间联系进行研究探索,挖掘出中药关系密切的属性频繁项目集。通过大量实验建立功能-药理作用、功能-主治、主治-西医病名、药理作用-主治、药理作用-西医病名等关联关系集,为寻找中药与其属性之间的关联关系提供一定依据。     

一种面向中医药领域的二维最大频繁项集挖掘算法

在中医药领域挖掘药组频繁项集时发现,尽管有些项集的支持度比人们需要的频繁项集的支持度高很多,但这些项集并不是人们感兴趣的,即过分频繁反而变得平凡.本文引入支持度区间的概念,提出了适合中药数据挖掘的二维TCM-FP森林结构及其建树算法.在针对疾病症状的中药药组挖掘过程中,采用优化的搜索策略开发了基于支持度区间的TCMA维间最大频繁项集挖掘算法.这种算法既缩小了挖掘的范围又提高了规则的意义,并且具有较高的执行效率.     

基于策略模式的中医数据挖掘平台

随着数据挖掘技术的发展和中医信息化的逐渐深入,很多数据挖掘方法被应用到中医研究领域。针对面向对象软件设计模式中的策略模式在数据挖掘科研软件平台设计开发上的应用进行了研究,并提出了平台设计概要。在此基础之上,提出了一种中医数据挖掘研究的思想方法：将中医问题（数据）封装、将数据挖掘方法（算法）封装,实现统一的接口,从而实现在某一类中医问题中尝试不同的数据挖掘方法、将某一种数据挖掘方法应用于不同的中医问题。基于上述思想方法,实现了中医数据挖掘平台,用于中医相关领域的数据挖掘研究。     

基于中药提取的数据挖掘系统设计与实现①

系统主要应用数据挖掘方法对中药提取数据进行分析和预测。首先对数据进行集成和离散化处理,得到适合数据挖掘的数据集,然后利用k-means和DBSCAN聚类算法对质检数据进行聚类,得到工艺参数质检区间;并对Apriori算法进行了改进,在算法中加入了用户兴趣度的概念,控制了候选集指数增长,得到工艺参数和固含量的关系;并利用三层BP神经网络算法训练网络模型,得出过程参数和结果质量参数的关系,发现数据中隐含的规律,为企业优化工艺以及提高其生产效率降低成本等提供科学的分析、决策辅助工具。     

基于策略模式的中医数据挖掘平台的设计与研究

随着数据挖掘技术的发展和中医信息化的逐渐深入,很多数据挖掘方法被应用到中医研究领域.本文针对面向对象软件设计模式中的策略模式在数据挖掘科研软件平台设计开发上的应用进行了研究,并提出平台设计概要.在此基础之上,提出一种中医数据挖掘研究的思想方法:将中医问题(数据)封装、将数据挖掘方法(算法)封装,实现统一的接口,从而实现在某一类中医问题中尝试不同的数据挖掘方法、将某一种数据挖掘方法应用于不同的中医问题.基于上述思想方法,实现了中医数据挖掘平台,用于中医相关领域的数据挖掘研究.     

基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的K-means算法对成绩信息进行离散化处理,采用引入兴趣度的Apriori算法进行挖掘并根据得到的课程之间的关联规则绘制课程关系网络图,对课程间的关联关系、衔接关系以及课程的重要程度进行分析。应用所述方法进行挖掘能够减少大量没有意义的规则,提高了挖掘结果的准确性,挖掘所得到的结果不仅能够为教学方案的设计和改进提供一定的参考信息,还有助于提高学校的教学质量和学生的学习质量。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

基于中医疗效评价的交互式数据挖掘框架

设计并实现了基于小儿肺炎中医疗效评价的交互式数据挖掘框架。该框架采用数据挖掘、数理统计和逻辑分析相结合的方法,通过回顾性和前瞻性多角度的验证与比较研究,揭示各证和所属症状之间的关联性,不仅突破了传统的疗效评价方法的限制,而且优化了疗效规范,建立了客观的、人机交互可度量的病证结合的疗效评价体系。