关联规则在高校系统中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了高校教学管理中教师信息之间的隐藏关系.并对数据进行了标准化处理,采用优化的Appriori算法进行数据挖掘.通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系,可为教学管理提供决策支持.     

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。     

关联规则在学生成绩管理系统中的应用

关联规则是数据挖掘的重要的组成部分之一。利用关联规则的Apriori算法,以学生成绩数据库为研究对象,挖掘课程之间的良好关系,为教学管理部门设置安排课程提供理论指导。     

关联规则在购物篮分析中的应用

购物篮分析是数据挖掘技术应用在零售业中的一种有效方式,其目的就是在顾客的购买交易中分析出能够同时购买一类产品或一组产品的可能性,利于商品的摆放,也利于提高促销活动的效果.以一个面向小型超市的购物篮分析应用实例为背景,利用Apriori算法找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的强关联规则, 并运用此强关联规则给超市物品摆放提供建议性的意见.     

关联规则在银行业务中的应用

本文通过对Apriori数据挖掘技术的简单介绍,运用关联规则并使用数据库管理系统ACCESS2003,对银行的顾客服务记录进行处理,分析了银行服务之间的关联规则,挖掘出具有强关联规则的自动柜员机借记卡、储蓄帐户和支票帐户三项业务,并分析了该强关联规则的语义。     

关联规则挖掘技术在研究生招生管理中的应用

以关联规则挖掘为例,按照数据挖掘技术的典型步骤,对某高校研究生招生信息库进行了挖掘,并设计出可行的数据挖掘实施办法,根据已计算的挖掘结果为硕士点学科遴选学生工作及招生管理部门部署宣传工作提供了有益的参考建议。     

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。     

关联规则Apriori算法在学生信息管理中的应用

如何将现代化信息处理技术运用到学校的管理工作中，提高工作效率，同时从中获取有效信息，帮助决策，是目前各校面临的一项重要工作。本文就以高职院校中的学生信息管理为例．研究了数据挖掘理论在其中的应用。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中．如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要．数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用．并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中,如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要,数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用,并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

一个高效剪枝的新关联规则挖掘算法

分析了现有的对Apriori算法的改进方向,新算法将Apriori的剪枝步骤合并入从Lk-1与Lk-1连接生成Ck的连接步骤,通过使用临时项集TQ存储Lk-1中单个数据项集与Lk-1中其他数据项集连接的结果,从而将被扫描集合的大小从Lk-1缩减为L1的大小,极大地提高了Ck的生成效率。     

关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

传统的学生信息管理中不能有效地利用数据对决策者提供有利的信息,使用数据挖掘可以找出学生信息中隐藏的数据关联。在学生各类信息的基础上采用数据采集、预处理,并使用Apriori算法对学生信息进行挖掘,为学校决策提供依据。     

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。     

关联规则数据挖掘综述

阐述了关联规则及其基本算法,归纳了关联规则数据挖掘的诸多研究方向,认为算法的效率、规则兴趣度和扩展的关联规则挖掘是研究的重点.     

基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究

通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量———相关支持度,设计了挖掘出有效关联规则算法,较好地解决了上述问题。     

Apriori算法的改进及其在电子商务中的应用

提出一种可以通过对项目集中的元素赋以权值的方法,在计算项集(商品)的支持度的同时考虑项集(商品)的出现频率和重要性.这样数据挖掘中的关联规则就可以在电子商务中得到很好的应用.