关联规则和事务集分组技术在图书馆个性化推荐系统中的应用研究

通过对经典Apriori算法挖掘过程的分析,提出了基于事务集分组技术的关联算法;该算法先按专业、年级和借阅数量等特性对读者聚类,然后分别对每个类进行关联分析,图书推荐质量较经典Apriori算法有所提高。     

数据库中关联规则挖掘研究与应用

简要地介绍了关联规则,通过对关联分析的经典算法-Apriori算法的分析,发现了经典算法Apriori算法的缺陷,给出了改进的关联规则算法FARM_New算法和基于筛选压缩的Apriori挖掘算。并将其应用到教学质量评估系统中进行对比分析。     

基于矩阵的Apriori算法的优化

在数据挖掘中关联规则挖掘是很重要的一个方面,而Apriori算法是进行关联规则挖掘的经典算法。本文首先分析了经典Apriori算法,然后利用矩阵的思想对其改进,并利用事务压缩的思想对矩阵进行压缩。改进后的算法明显提高了Apriori算法的效率。     

关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。     

Apriori算法在广播电视发射故障诊断中的应用

探讨了Apriori这一数据挖掘经典算法在广播电视发射故障诊断中的应用。介绍了数据挖掘的提出背景和建模过程,分析了关联规则和经典的Apriori算法的含义及流程,总结了广播电视常见的发射故障,并基于Apriori算法对一个广播电视发射故障的案例进行了分析。     

Web日志处理中Apriori算法及其改进

关联规则是挖掘并且发现大量数据集中有趣的关联或者相关联系。其中最经典的是Apriori算法,但是Apriori算法存在一定的缺陷。文章分析了Apriori算法并且对其进行改进,用一具体实例说明改进后的Apriori算法压缩了事务矩阵,缩小了搜索空间,提高Apriori算法运行效率,从而使整个日志挖掘处理过程更加快捷。     

基于关联规则的Apriori算法的可视化实现方法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了优化.该算法以经典的Apriori算法为基础,改进后的算法在运算速度明显好于Apriori算法.同时,还介绍了一种基于Apriori算法的可视化挖掘模型[1],并讨论了该可视化模型的实现方法.     

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。     

关联规则挖掘Apriori算法研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要技术,Apriori算法是关联规则挖掘中的一种经典算法。在信息技术的发展过程中,随着海量数据的收集和存储,从数据库中挖掘出相关联规则的数据集变得极为重要。为此,对国内外有关Apriori算法的研究现状、算法的原理、优化算法的思想进行了探讨,同时分析了几种经典的优化算法,最后对Apriori算法未来的发展趋势进行了预测和展望。     

分段支持度Apriori算法及应用

首先指出单支持度的Apriori算法的局限性,分析了目前为克服单支持度Apriori算法的局限性而提出的多支持度的Apriori算法的不完备性,针对事务中的一些潜在规则,提出了一种分段支持度Apriori算法。算法不是简单地对经典Apriori算法进行扩展或改进,而是从理论上破坏了Apriori算法全局、高频两个性质,采用分段支持度的方法对数据库进行数据挖掘,可以发现经典和多支持度Apriori算法不能发现或很难发现的强关联规则,并以较快的速度得以实现。     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题,在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法HIUA。HIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项目集考虑,从而得到完整的新频繁项目集,提高了算法的效率。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.     

Apriori算法低频规则的有效性及实现

针对经典Apriori算法基于全局、高频两个条件的缺陷,指出事务数据库低频规则的有效性,并通过对C4.5决策树的规则构造,进一步证明事务数据库存在低频规则,在此基础上,给出了一种Apriori低频规则挖掘算法。该算法与经典的Apriori算法兼容,但不是对Apriori算法简单的扩展,而是从理论上打破了Apriori算法基于全局和高频两个条件。最后通过实例用Apriori低频规则挖掘算法和C4.5算法对实例数据库进行挖掘,证明两者的一致性和Apriori低频规则的有效性,同时也证明了Apriori低频规则挖掘算法的有效性。     

IABS:一个基于Spark的Apriori改进算法

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一,其核心问题是频繁项集的获取。针对经典Apriori算法存在的需多次遍历事务数据库及需产生候选项集等问题,首先通过转换存储结构、消除候选集产生过程等方法对Apriori算法进行优化,同时,随着大数据时代的到来,数据量与日俱增,传统算法面临巨大挑战,因此,又将优化的Apriori与Spark相结合,充分利用Spark的内存计算、弹性分布式数据集等优势,提出了IABS(Improved Apriori algorithm based on Spark)。通过与已有的同类算法进行比较,IABS的数据可扩展性和节点可扩展性得以验证,并且在多种数据集上平均获得了23.88%的性能提升,尤其随着数据量的增长,性能提升更加明显。     

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。     

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。     

心血管疾病并发症与虚弱症关联模式研究

在心血管疾病的研究中发现,其并发症与虚弱症具有一定的相关性。研究心血管疾病并发症与虚弱症之间的关联模式,有利于临床决策的制定和并发症的预防。但并发症与虚弱症之间的相关关系复杂,导致传统Apriori算法效率低且不准确。本文提出一种改进的关联规则挖掘算法——HI-Apriori。HI-Apriori算法将Hash表和提升率引入Apriori中,利用提升率对候选项集中的不可靠项集进行剪枝,然后建立Hash表存储可靠项集。通过实验数据得出,HI-Apriori算法能够提升至少约60%的运行效率,且从关联规则中得出,中等程度以上的虚弱症会提高心血管患者患有糖尿病的概率。