一种改进的Apriori算法的研究

本文对关联规则数据挖掘经典算法Apriori算法需要重复扫描数据库的不足提出了一种新算法。该算法在连接两个频繁（k-1）-项集时,对其事务标识符进行交计算,得到新的候选k-项集。避免了对数据库的频繁扫描,大大提高了算法效率。     

基于矩阵的Apriori改进算法研究

针对关联规则中Apriori算法的不足之处,提出两种基于矩阵的Apriori改进算法.改进算法充分利用矩阵这一工具,以大幅度减少扫描数据库的次数和计算成本,进而有效提高算法的运算效率.同时,通过实例应用和算法性能分析证明所提出的两种改进算法都是有效的关联规则挖掘方法,且比Apriori算法具有更好的性能.     

基于关联规则Apriori算法改进

互联网作为一个国家教育事业的基础设施,是人们获取知识的一个重要途径。传统网络服务系统功能简单,服务单一,网络利用率不足。文章改进关联规则Apriori算法并应用于网络数据处理中,提高数据利用率。     

一种改进Apriori算法

本文对关联规则挖掘中的经典算法--Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究分析,并提出了该算法的一种改进算法。经过实验结果的对比分析可知,此改进算法的确提高了原算法的性能和执行效率。     

数据挖掘Apriori算法的改进

为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷,提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法,实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明,改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点,达到了提高数据挖掘效率和准确性的要求。     

一种基于云计算的关联规则Apriori算法

关联规则是数据挖掘的重要方法之一,它基于支持度和置信度等对规则进行选择,以生成有用的规则。传统的关联规则算法需要读取数据库计算频繁集,开销巨大。随着云计算的发展,MapReduce编程架构已经成为云计算中的重要技术,针对Apriori算法的不足,设计了一种算法将云计算MapReduce框架进行了适当改进,并在此基础上编写了Apriori算法,以解决Apriori算法扩展性差的弱点。实验表明：该算法能有效提高Apriori算法的性能。     

基于关联规则挖掘的Apriori改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。     

基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法

针对关联规则中Apriori算法的不足之处,提出两种基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法,改进算法充分利用矩阵并对其进行压缩,以大幅度减少扫描数据库的次数,并提高频繁项集的生成效率,从而有效提升算法的运算效率,同时,.,通过实例应用和算法性能兮析证明所提出的两种改进算法部是有效的关联规则挖掘方法。且比Apri算法具有最好的性能.     

单维关联规则快速Apriori算法研究

文章通过Apriori和Apriori Tid算法结合生成局部频繁项集，改进了Apriori算法运行速度过慢的问题．再通过程序优化进一步提高了算法运行速度．得到了快速Apriori算法。     

一种基于云计算的关联规则改进研究

随着数据挖掘技术的成熟,其中关联规则在大规模数据中的应用成为了目前的热点.为了提高在大规模数据下进行数据挖掘的效率,在MapReduce中通过引入归并函数Fusion来提高执行剪枝任务的效率并进行了优化研究,提出了一种基于云理论的关联规则Apriori算法,详细论述了实现的过程以及关键技术.通过实验表明,该方法取得了良好的实验效果,克服了Apriori算法耗时多、识别率低下等问题,是实现在大规模数据进行数据挖掘的实用工具.     

Apriopri算法在网上招聘系统中的应用

近年来随着高等院校的普遍扩招,大学毕业生的就业形势日趋严峻,导致这种现象出现的主要原因是学生在选择自己专业时没有考虑到社会的需求。文中将利用Apriopri算法对网络招聘系统中的信息进行挖掘,分析各用人单位的用人规律,给学生选择专业提供一些指导性建议,为大家更好的就业提供帮助。     

基于改进关联规则的Web使用挖掘方法研究

本文提出了改进关联挖掘算法的数据挖掘方式.在自然连接产生候选集以前,先进行一个修剪过程,减少参加连接的项集数量,进而减小生成的候选项集规模,减少了循环迭代次数和运行时间,同时在连接判断步骤中减少多余的判断次数,避免传统方法的弊端.仿真实验证明,这种改进算法能够大幅提高数据的查询速度,取得很好的效果.     

一种基于项目编码的关联规则改进算法

针对传统的Apriori算法在挖掘布尔型关联规则的频繁项集中需不断扫描数据库,在时间与空间上都存在很大的冗余,尤其在处理海量稠密数据时,算法性能急剧下降的问题,本文从减少对数据集的扫描次数入手对Apriori算法进行改进,提出一种采用项目编码方式挖掘频繁项集的算法。最后通过实验结果证明改进后的算法在支持度较小情况下,在执行时间上比经典的Apriori算法的具有较高的执行效率。     

关联规则在吸毒人员动态管控中的应用

分析研究了数据挖掘中的关联规则,将Apriori算法应用于公安领域中的吸毒人员管控中,通过对数据库中信息的分析,能够提取隐含的、先前未知的有价值的信息,从而帮助公安机关对吸毒人员的管理以及有重点地做好禁毒工作。     

一种改进的K平均聚类算法

典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题.为此,提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法.实验证明,与传统基于平均值方法实现数据聚类相比,用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果.     

基于FP-tree算法的推荐系统设计与实现

当前是信息爆炸的时代,推荐系统已成为解决当前网络信息超载的有效工具。文章针对网上书店的电子商务网站的销售特点,详细地设计了推荐系统,并利用挖掘技术中的FP-tree关联规则算法实现数据挖掘运算,很好的实现了在线推荐的系统功能。