一种改进的Apriori算法

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,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少.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,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系.     

基于项编码的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系的技术方法,关联规则挖掘Apriori算法需要多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,本文提出了基于项编码的关联规则挖掘算法CA（Coding-based Apriori）,只需要第一遍扫描数据库并对每个项完成编码,以后的过程都是针对编码进行,不需要多次扫描数据库。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

数据关联理论及算法的研究

数据关联是数据挖掘技术的一个重要部分,是数据库中已发现的一类重要内容,关联规则也越来越引起研究的重视。随着数据维数和类型的不断变化,对关联规则算法提出来更高度要求,传统算法以很难满足,以此找到性能更佳的相关算法正是研究的目标和意义所在,这就需要我们对关联规则的理论进行深入的研究。该文主要研究了关联规则理论的相关知识和概念,并在众多的关联规则算法中介绍了具有较大影响的关联规则算法的基本思想。针对经典的关联规则挖掘算法——Apriori算法,结合已有研究理论介绍了基于Apriori的改进算法,极大程度上发展和提高了关联规则的挖掘研究。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上．介绍了该算法的c＃实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。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,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

基于Apriori算法的关联规则挖掘系统设计与实现

设计并实现了一个基于Apriori算法的关联规则挖掘系统.该系统采用Java技术,具有可移植性强、人机交互界面美观、实用性强等优势,可以对频繁项集和关联规则进行挖掘.并对系统进行了测试,发现当数据规模相同时,最小支持度越大,Apriori算法挖掘时间越短;当最小支持度相同时,数据规模越大,Apriori算法挖掘的时间越长.     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上,介绍了该算法的C#实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

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。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.