关联规则挖掘在游戏视频销售中的研究与应用

数据挖掘是一项热门技术,该技术融合了数据库、统计学等领域知识,关联规则的挖掘则能找出商品销售中商品之间的联系。本文针对Apriori算法,及其改进算法FP-Growth进行了研究,对比了Apriori算法与FPGrowth算法的效率,得出FP-Growth算法由于只需要对数据进行一次扫描即可生成相应的数据集,使其生成数据集的整体效率要高于Apriori算法。     

关联规则在超市购物系统中的应用

互联网技术在带给我们一个信息爆炸时代的同时,也极大地增加了从浩瀚数据堆里寻找有用知识的困难程度。面对不断拓展的数据规模,对海量信息的搜索、管理以及实时处理能力将面临严峻的挑战。文章主要介绍基于Apriori算法关联规则的具体应用。     

挖掘关联规则中的Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Ａｐｒｉｏｒｉ算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。     

加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用

介绍了关联规则的常用理论,研究了关联规则中的标准Apriori算法,针对其不足进行了有益的改进,提出了一种新的加权关联规则挖掘算法,并分析了其主要特点。通过把该算法用于电子商务数据挖掘中,并与标准Apriori算法的对比分析,证明了这种新的加权关联规则挖掘算法的有效性。     

关联规则挖掘算法的改进

为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想。先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集。该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了“项集生成瓶颈”问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确。     

关联规则挖掘算法的改进

为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想.先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集.该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了"项集生成瓶颈"问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确.     

一种关联规则挖掘方法在客户分析中的应用

数据挖掘(DataMining)是数据库系统和数据库应用的一个繁荣的学科前沿.Apriori算法作为数据挖掘中关联规则挖掘的算法之一,是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.本文主要探讨Apriori算法的实现细节及其结合在电信业中的实现过程,并通过对实际数据的分析提出提高电信业务量的建议.     

关联规则分析在电信交叉销售中的应用研究

在阐述电信运营企业市场竞争和营销活动中存在的问题的基础上,结合电信企业的特点,分析了在该行业营销领域采用交叉销售策略的必要性,并将数据挖掘中的关联规则分析法应用于交叉销售分析中.详细介绍了关联规则分析法中的Apriori算法原理,并用该算法对电信业务数据进行了分析,给出了业务之间的关联,为企业实施交叉销售提供了有力的数据支持.     

关联规则挖掘在高校教育管理中的应用

为有效利用高校教育管理工作多年来积累的大量数据,本文采用数据挖掘技术进行教育信息的关联规则挖掘,设计并实现了一个专门的教育管理数据挖掘系统EMARMiner。实验结果得到了有益于高等学校教育管理决策的挖掘结果。     

关联规则挖掘在高校教育管理中的应用

为有效利用高校教育管理工作多年来积累的大量数据,本文采用数据挖掘技术进行教育信息的关联规则挖掘,设计并实现了一个专门的教育管理数据挖掘系统EMARMiner。实验结果得到了有益于高等学校教育管理决策的挖掘结果。     

海难事故的数据挖掘

分析了建立海难数据仓库的意义,提出了海难数据仓库的雪花模型,对Aprioir算法进行了改进,用改进后的算法实现了海难数据的关联规则和频繁模式挖掘,用改进的有向图方法实现了关联规则的可视化表示。结果表明,利用数据挖掘技术对海难历史数据作深层次分析,克服了传统统计分析方法的局限性,可挖掘出大量的知识,为以后的航海安全提供借鉴。     

过程工业中关联规则的采掘

介绍了关联规则采掘的基本问题,根据过程工业中数据的特点,将关联规则采掘用于过程工业中,并对应用过程中遇到的几个有意义的问题进行了讨论。     

基于关联规则的数据挖掘研究

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间相关联系的知识,这些重要信息是关于这些数据的整体特征描述以及对其发展趋势的预测,对决策的制定有着重要的参考价值。主要介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的概念,并对数据挖掘经典算法Apriori的进行了分析与改进,算法的改进可以有效地减少对数据库的扫描次数,使挖掘的效率更好更快。     

数据挖掘技术在销售分析系统中的应用

介绍了数据仓库的设计方案和架构,以及数据挖掘技术的原理,以实例阐述了两者结合应用于企业销售管理和决策分析的思路,给出了基于这些技术的销售分析系统的设计与实现方法,为企业进一步制定发展战略和科学决策,提供有力的依据。     

基于关联规则的数据挖掘技术的快速算法

提出了一种改进的Apriori算法的数据挖掘模式,探讨了对其中的生成候选频繁项目集、生成强关联规则等几个关健步骤运用标准SQL语言的算法实现。     

关联规则的多支持度挖掘在销售数据中的应用

介绍了一种关联规则的多支持度挖掘算法,并将该算法改进后用于超市销售数据的智能挖掘系统中,取得了成功的应用。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

该文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,并对其进行以下三方面改进：改善候选项集支持度的计算方法;缩小候选项集的生成规模;减少对数据库的扫描次数。实验结果表明．改进算法性能得到了明显提高。     

关联规则数据挖掘与发展趋势研究

论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理，同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法，列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。     

关联规则数据挖掘与发展趋势研究

论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理,同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法,列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。     

交易数据库中关联规则采掘的预处理

分析了交易 (事务 )数据库中的数据结构特点 ,提出了在交易数据库中关联规则采掘的一个预处理过程 ,并且实现了该过程。通过预处理使得处理后的数据库记录个数减少了 ,从而在一定程度上提高了关联规则采掘的效率