基于遗传算法的数据挖掘技术的研究

文章首先对数据挖掘进行了概述，阐明了什么是数据挖掘，为什么要数据挖掘，如何进行数据挖掘以及数据挖掘的主要过程，接着介绍了数据挖掘中的一个重要算法－遗传算法，文章对遗传算法的产生与发展以及主要理论等进行了简要的介绍，提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法，文章还结合作者单位的智能型学生管理系统，给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例，并讨论了遗传算法所面临的问题与挑战。     

数据挖掘与数据仓库技术及其在保险业中的应用

文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构．并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。     

关联规则概述

对近年来关联规则数据挖掘的主要方法进行了概述,同时介绍了关联规则进一步研究的方向.     

关联规则挖掘算法在分类中的应用研究

提出了一个基于关联规则挖掘算法的医疗数据分类方法。介绍了关联规则的理论基础、关联规则挖掘算法及其在医疗数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌数据进行挖掘。获得了分类的实验结果,该模型系统达到了较高的分类准确率,证明了数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

量化关联规则的几种开采算法及其比较

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面，而数量关联规则的发现不同于传统的布尔型关联规则。属性值的离散映射是挖掘定量关联规则的一个重要环节，离散映射中属性值区间的划分粒度是影响数据挖掘质量的一个重要因素。该文介绍几种发现大型事务数据库中数量关联规则的算法，并对他们加以比较。     

图像数据挖掘中的关联规则

介绍了遥感图像数据的关联规则挖掘方法。对目前图像数据挖掘的研究及应用现状进行了综述。介绍了图像数据关联规则挖掘的最新进展,总结了图像数据关联规则挖掘的特点、类型及图像数据预处理的技术方法。     

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题，本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论，进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后，用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则，以指导学生的选课。     

利用关联规则建立专家系统的知识库

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域。关联规则是数据挖掘的一种方法，它的最典型的应用是超市的购物篮分析。专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系。通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动，挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则，从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策的规则的方法。     

关联挖掘技术在图书馆推送服务中的应用研究

关联规则是数据挖掘的主要的技术之一,本文阐述了图书馆个性化信息推送服务以及关联规则数据挖掘技术,介绍了基于Apriori关联算法在图书馆读者借阅历史数据分析中的应用,论述了关联挖掘分析结果对图书馆推送服务的积极作用。指出了在使用关联规则中可能会存在的若干问题,并对相关问题提出了一些解决方法。     

关联规则理论研究及其在教学中应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。分析和指出了现有一些关联规则算法的优缺点。对教学信息库进行数据挖掘．寻找高校教学体制中各因素间的并联关系．为高校管理决策提供了科学依据。     

基于数据挖掘的课程相关性研究与分析

关联规则是数据库中某些特定事件同时发生的概率的简单陈述。关联规则挖掘就是利用特定方法发掘数据库中潜藏的关联规则的过程。文中主要运用数据挖掘中的关联规则和AprioriTid算法,以考务数据库为挖掘对象,并在挖掘过程中充分运用数据库技术适时地对挖掘数据进行筛选,有效地提高了挖掘效率。最后,对课程间的相关性进行了分析和研究,得到了有效性的结论。     

大型数据库中多层关联规则的元模式制导发现

本文将元查询制导技术与多层关联规则发现技术结合起来，提出了发现多层关联规则的自顶向下逐层递进风格的元模式制导方法．元模式是一个预先确定待发现规则的形式的规则模板，从而可引导数据的发掘过程．     

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。     

基于关联规则的数据挖掘技术综述

阐述在数据挖掘领域中的四种常用的数据挖掘技术方法,以数据挖掘技术中的关联规则挖掘为基础,阐述关联规则挖掘的经典算法Apriori算法的基本思想。通过关联规则挖掘算法实验给出该算法的具体使用方法,总结该算法存在的不足。     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

数量关联规则挖掘及其典型算法分析

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,而数量关联规则的发现不同于传统的布尔型关联规则。介绍了数量型关联规则挖掘的方法、步骤以及存在的问题,分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法,提出了IQAM算法,并对数量型关联规则的挖掘进行了展望。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

文本数据挖掘系统原型方案研究

本文在研究文本数据挖掘技术发展基础上,对文本数据挖掘系统设计进行深入分析,在此基础上,论文设计实现文本数据挖掘系统原型方案,该方案将文本分析、数据库和文本数据挖掘技术有机地结合起来,实现了文本特征值提取、特征值清理入库和关联规则挖掘等功能。     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。