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介绍了关联规则的基本概念,利用Apriori算法得出频繁项目集,结合最小支持度和最小之置信度,确定各门课程之间的联系,为研究生的选课提供一定的参考。 相似文献
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《中国计量学院学报》2018,(1):50-54
提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区,生成数据量更小的子数据集,再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩,最后通过扫描子数据集进行支持数统计,从而快速挖掘.实验结果表明,在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时,这个改进算法的挖掘速度较快. 相似文献
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在网络应用环境和趋势发生变化的今天,普通的数据库方式所保有的数据已无法为学生管理提供更好的反馈。如何在大量数据中发现所隐含的规律,从而应用这些规律去指导学校的各项工作,数据挖掘技术在这当中起着越来越重要的作用。主要以学生成绩为例探索关联规则在学生管理系统中的实现与应用。引入分类方法中的关联规则中的Apriori算法,应用于学生学年成绩分析,从而挖掘出潜在的学生发展相关规律,为大学学生信息管理、教学决策等提供科学依据。 相似文献
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于燕丽 《中国新技术新产品》2010,(1):41-41
本文以保险公司为例,通过用数据挖掘方法中Apriori算法来分析由市场调查所得到的数据,由得出的结果做出正确的预测,以从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而使企业可以更好的制定营销策略。 相似文献
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《中国计量学院学报》2017,(1):108-112
随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间. 相似文献
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介绍了关联规则的基本概念,比较分析了关联规则挖掘算法的两个经典算法Apriori算法和FP—tree算法,通过Apriori算法和FP—tree算法的对比分析得出了相应的比较结果。 相似文献
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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。 相似文献
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以开发教学质量评估系统为背景,重点阐述关联规则中的Apriori算法在评估系统中的运用,并以实例说明. 相似文献
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采用数据挖掘技术中的Apriori算法,对银行客户记录进行关联规则的分析。通过对记录中年龄、性别、收入情况、居住所在地、婚姻状况等有关属性的关联度分析,寻找记录中属性间的彼此关联。从而根据这种属性间的彼此关联,对客户其他的未知属性进行预测,进而对银行客户的存款等行为趋势进行预测。 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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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。 相似文献
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包奇峰 《中国新技术新产品》2009,(5):10-11
本文首先对Apriori算法及其优化进行了总结,接着给出一种优化算法BApriori,最后以某超市交易数据作为挖掘对象,证明了优化算法的有效性。 相似文献
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关联规则作为数据挖掘的一种重要分析方法,在近年来发展日趋成熟.在金融领域,一些研究已开始关注利用关联规则挖掘不同金融产品价格间的关联性、不同市场变动趋势之间的关联性等.然而,前人的研究主要集中在事务内相关性挖掘发面.引入事务间关联规则的概念,并利用FITI算法研究中国股票市场、债券市场、期货市场变动的关联性,以及不同国家间股票市场的关联性. 相似文献
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为改进基于数据库垂直表示的频繁项集挖掘算法的性能,给出了用索引数组方法来改进计算性能的思路.提出了索引数组的概念及其计算方法,并提出了一种新的高效的频繁项集挖掘算法Index-FIMiner.该算法大大减少了不必要的tidset求交及相应的频繁性判断操作,同时也论证了代表项可直接与其包含索引中的所有项集的组合进行连接,这些结果项集的支持度均与代表项的支持度相等,从而降低了这些频繁项集的处理代价,提高了算法的性能.实验结果表明,Index-FIMiner算法具有较高的挖掘效率. 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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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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关联规则挖掘其主要研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律与数据间的联系。关联规则挖掘算法主要目的是从事务数据集项间挖掘出有意义的关联关系。Apriori算法是关联规则挖掘算法中最经典的方法。由Apriori算法产生的候选项集仍是巨量的。通过对Apriori算法中的候选项集支持频度的深入研究总结五条规律,并将这五条规律应用到Apriori算法中。 相似文献