加权关联规则的相关研究

为解决在挖掘关联规则过程中,因忽略项目间的重要程度不同以及项目在数据库中分布不均匀而导致的挖掘有效性低的问题,研究者提出了加权关联规则挖掘。文章对基于Apriori算法的加权关联规则挖掘的研究现状进行了分析,比较了相关方法的优缺点。     

关于数据挖掘中关联规则算法的相关问题研究

经济的发展带动了信息技术的发展,数据挖掘技术的应用愈加广泛,无论是生产还是生活都离不开这一技术的支持。关联规则算法是数据挖掘技术中应用最为活跃的一种算法,能够有效处理规模较大的信息与数据,并在数据库中挖掘价值较高的信息。文章将对数据挖掘技术的内容与表现进行阐述,分析关联规则算法的含义与相关内容,最后对关联规则算法中的Apriori算法进行探究与讨论。     

改进的关联规则在食品安全预警上的应用

为将海量的食品检测数据有效地应用于食品安全预警,首先分析了食品检测数据的特点,以及传统的Apriori算法在挖掘食品检测数据上的不足,进而提出过滤算法,并将其作为Apriori算法的前置组件对算法进行改进,然后建立了食品安全预警模型,最后将实际的食用油检测数据用改进后的算法进行挖掘,发现其存在的潜在安全隐患进而做出风险预警。通过实验对比Apriori算法,发现改进后的算法摒弃了大量的伪关联规则,能有效提高食品安全预警的效率和准确度,具有十分重要的实际意义。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展,使得现代信息技术也得到了发展,数据挖掘技术被广泛地应用到许多领域当中。而数据挖掘技术中最常用的算法则是关联规则算法,它能够对大量的数据和信息进行处理,在数据库中将繁琐的项集找出来,经过处理之后,将项集与项集之间的关联关系建立起来,然后从中挖掘出有用的信息。本文针对数据挖掘中的关联规则算法进行研究。     

关联规则算法在评价指标体系中的应用研究

列举了当前许多教学质量评价系统存在的一些不足,对于评价结果主要有优秀、良好、中、及格或者差等,透过这个评价结果,教学管理人员很难找到教师的教学水平高低究竞和哪些评价指标有关,探讨运用关联规则算法来解决这些存在的问题。同样的利用关联规则挖掘方法可以计算出分数较高的教师的优点在哪些方面。从而为教学管理人员提供可靠的决策依据。本文以海南软件职业技术学院学生评教的数据为依据,详细介绍了关联规则算法的应用。     

关联规则在行业运营规则挖掘上的运用

在一个行业的财务报表中,蕴含着行业的经营规律,找出这些规律对投资者在做财务分析时有潜在的价值。本文介绍一种运用数据挖掘理论中的关联规则挖掘算法来发现这些行业经营规律的方法,文中重点讨论了如何在财务报表数据的支持下运用关联规则算法探寻这些规律。     

关联规则在高职院校教学监控中的应用研究

随着国家对高等职业教育的大力扶持,高职院校提高教育教学质量,增强社会服务能力,是学校持续发展的有效途径之一。科学有效的教学监控评价机制可以提升人才培养质量,该文中利用关联分析算法和数据挖掘工具（SPSS Modeler）进行教学评价。首先对学院的教学评价数据进行关联分析,之后对教学评价关联分析的数据进行优化,根据优化的数据进一步完善学院教学评价机制,提出切实能够改进教育教学质量的措施和方法,保障日常教育教学质量,提高人才培养质量。     

FP-Growth关联规则算法在高校排课系统设计中的应用研究

科学合理的完成高效的排课工作一种的教学管理中一项复杂而又繁琐的工作。同时,排课也是教学工作开展的第一步。科学、合理的教学排课表是提高学校教学质量的保障,也有利于维护正常的教学秩序。本文在分析FPGrowth关联规则算法的基础上研究FP-Growth关联规则算法在高校排课系统设计中的应用,通过实践设计证实教务管理系统嵌入FP-Growth关联规则算法可得出一种科学合理的排课系统。     

关联规则挖掘方法在智能卷烟配方维护中的应用

为了保持卷烟产品质量的稳定,需要经常通过卷烟配方维护工作来对卷烟配方中的单料烟进行替换和构成比例调整。烟叶的替换问题是卷烟配方维护的关键问题。实际生产中,一般通过经验+品吸进行替换,该方法主观性强,效率较低。本研究基于H烟草公司提供的配方调整数据,运用关联规则挖掘方法挖掘数据间的隐含规则,明确了某品牌卷烟3组主要配方以及单料烟之间的替换规则。结果说明该方法可以得到有效、可行的单料烟配伍规则,可以辅助卷烟配方维护工作。      

关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用研究

当前是知识性、数字化、智能化的社会发展时代,人们对图书馆的信息服务提出了个性化、智能化的服务要求。因而,提供智能OPAC系统的图书馆服务,这是当前各大图书馆满足读者信息消费的有效改革途径。本文将重点分析关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用。     

一种基于后缀树的简洁关联规则挖掘有效剪枝方法

针对基于闭模式简洁关联规则挖掘中搜索空间和计算量过大、挖掘有效性降低的问题,提出一种新的剪枝和挖掘方法.该方法通过充分利用挖掘数据结构,保留尽可能少的挖掘后缀信息,直接挖掘简洁项集并枚举简洁关联规则;不需要保留大量中间结构和重复扫描数据库,可在较小代价下完成对项集搜索空间进行剪枝.实验表明,相比传统方法本方法更加有效,并对各种数据集具有较好的可规模性.     

游泳课中合作学习模式的有效应用

随着新课标的不断推进,游泳课程也取得了很大的进步,逐渐形成了多样化的教学系统。新课程改革中所提出的合作学习模式在游泳课教学中也起到了很大的作用。合作学习模式的实施不仅培养了学生对游泳学习的热情而且还提高了教学效率和质量．同时通过小组合作对培养学生的人际交往能力,促进学生全面发展也具有重要的意义。下面本研究主要调查分析合作学习模式在游泳课中应用的价值。     

合作学习中的规则标准和有效评价模式的建立

伴随着新课程的不断深入,在近几年的思想品德课堂教学中,小组合作学习活动已成为课堂教学中比较普遍运用的形式。但是通过教学观察和实践,本文作者发现在当下的初中思想品德课堂教学中教师组织小组合作学习中由于缺少一套与之相匹配的合作学习的规则标准和评价模式,操作上体现出较大的随意性,导致合作学习的形式化和低效性,制约着课堂教学实效性的提高。本文通过对七年级(下)开展的小组合作活动——人物访谈学做‘自尊自信’‘自立自信’‘意志坚强’的人进行分析的基础上,提出建立科学的规则标准和有效的小组合作学习评价机制,以促进探究合作活动的有效性。     

在棉检中应用灰色关联分析的探讨

一、引言目前,我国鉴别棉纤维品质优劣的方法是采用测试纤维各项物理性能指标,由于棉纤维的物理性能指标较多,各项指标的重要程度不一,指标间的关系比较复杂,同一只棉样各项指标的优劣常常不一致(比如有的棉样强力很高,但较粗短)。因此,怎样从棉纤维的各项物理指标来综合评价棉纤维的优劣,是有关部门十分关注并希冀解决的问题。     

探究特色小镇建设中PPP模式的有效应用

PPP模式的兴起为特色小镇的发展带来了生机,特色小镇依托PPP模式在不断地发展与壮大。该模式对于小镇建设中的运营方式、管理方式等等各方面发挥着重要的作用。因此本文通过对PPP模式在小镇建设中的应用现状、存在问题及解决方案三个方面来阐述该模式在建设中的有效应用。     

关联规则的应用研究——以某超市为例

在国内的快速消费品市场,商场品种的差异性不大,然而如何在海量数据中发现有用的信息是人们面对的一个问题。数据挖掘就是在大型数据库中自动发现有用信息的过程,本文收集到某家超市的实际交易数据,对超市中的商品购买进行数据挖掘的关联算法分析,来研究各类商品的货架摆放问题。再对各商品进行关联分析,根据顾客的购买情况来优化营销方案和提升客户满意度。     

故障模式影响分析方法及其在纺织上的应用

故障模式影响分析(Failure Mode and Ef-fect Analysis),简称FMEA,是一种凭经验和抽象思维的,定性的、规格化的可靠性分析方法,起源于美国,早先在军工生产中,取得显著的效果。该种方法已列入美国军用标准MIL—STD—785A—1969,特别是美国宇航局(NASA)对于FMEA极为重视,现已明确规定在国际通讯卫星可靠性计划中FMEA是一项不可缺少的工作。目前在西方国家民用工业中该法已成为一种可信赖的、普遍采用的现代化管理技术,在提高产品质量、降低质量成本方面都取得显著效果,在设计、工艺中反复使用     

基于关联规则算法的高校教学评价系统的应用研究

数据挖掘技术中的关联规则算法以其快速而精准的数据挖掘优势在各行各业扮演着重要的角色,特别是在高校教学评价系统中,关联规则算法的运用解决了评价系统繁冗、复杂的统计问题。运用教学评价系统来对教师工作绩效进行客观、公正的评价已经成为了提高高校教学质量的主要管理手段,本文将通过对Apriori关联规则算法过程的描述和分析,来探讨关联规则算法在高校教学评价系统设计中的应用。     

基于Apriori算法的小麦中多组分真菌毒素污染的关联规则挖掘

目的 为分析主要影响小麦中多组分真菌毒素污染指标之间的关联性,研究不同毒素之间的共污染关系特征。方法 采用关联规则Apriori算法对小麦中多组分真菌毒素的污染监测指标之间的关联性进行数据挖掘分析。根据指标检测值对数据进行风险等级划分,构造出布尔类型的事务数据库,对事务数据库进行频繁项集挖掘,设置阈值最小支持度和最小置信度,迭代重复执行连接、剪枝操作确定出频繁项集,获取强关联规则。通过置信度、支持度、提升度等进行关联规则评价,最后将数据可视化应用在关联规则中,更直观地对规则进行展示与验证。结果 挖掘得到小麦中多组分真菌毒素之间共污染的潜在强关联规则,包括9条单项集共污染毒素强关联规则以及多条组合项集强关联规则。分析验证得到脱氧雪腐镰刀菌烯醇和雪腐镰刀菌烯醇、玉米赤霉烯酮和脱氧雪腐镰刀菌烯醇毒素之间存在共污染关系,置信度分别为92.0%和80.6%。结论 通过数据挖掘得到的强关联规则对小麦毒素风险预警和防控有一定的意义,同时为多毒素联合暴露评估提供依据。