基于关联规则的数据挖掘技术的快速算法

提出了一种改进的Apriori算法的数据挖掘模式，探讨了对其中的生成候选频繁项目集、生成强关联规则等几个关健步骤运用标准SQL语言的算法实现。     

关联规则在教学评价数据挖掘中的应用

以往的教学评价系统缺乏综合分析、辅助决策的能力,无法充分利用海量信息中隐藏的知识。本文对教学评价产生的数据进行关联规则方面的深入研究,从而发掘出若干有趣规则,为教学管理提供决策性的支持：     

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用

目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛.大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息.基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系.以超市购物为例,目的在于找出顾客所购买商品之间的内在关联.利用Apriori算法的先验原理,减少Apriori算法在搜索频繁项目集时对候选式的搜索次数,并在对顾客购买的商品模型进行抽象的基础上,利用vc++与access数据库实现的算法系统,对所购买的商品之间的内在关联进行模拟分析.根据得到的数据分析出置信度较高的几种商品,通过对这些商品集中摆放,可以提高收益,从而证明改进的Apriori的实用性.     

数据挖掘的关联规则建立与算法改进

关联规则作为一种数据挖掘的工具，能够发现数据项集之间有趣的关联。在关联规则的算法中，Apriori算法是其中的关键算法之一。本文提出利用频繁K-项集导出关联规则后得到的有用信息指导频繁(K 1)一项集产生的方法，通过矩阵、事务剪枝和分区查找有效的提高了Apriori算法的效率。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

近些年来,计算机技术迅猛发展带动信息技术的兴起,数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域当中。这个新兴的领域为数据挖掘技术提供了最为活跃的算法,即关联规则算法,其能够对于大量的数据和信息进行处理,通过将繁琐的项集从数据库中找出来,经过整理之后,将项集之间的关联关系建立起来,从中挖掘出有价值的数据信息,以在一定程度上满足不同领域的需要。本文针对数据挖掘中关联规则算法进行研究。     

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。     

数据挖掘中关联规则在竞争情报系统中的应用

本文基于数据挖掘中经典的Apriori算法,提出了一种降低I/O开销以提高挖掘效率的改进算法,并针对外贸进出口行业的具体情况,开发出了基于J2EE平台的挖掘系统,为企业提供有价值的情报信息。     

数据挖掘中的关联规则算法研究

随着计算机技术和信息技术的飞速发展,数据挖掘已经成为当今各行各业重点关注的对象。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的内容,通过关联规则挖掘能够从海量数据中分析出数据与数据之间存在的关系,进而为用户提供更具有参考价值的信息。现阶段关联规则挖掘已经广泛应用于保险、股市、网络数据等多个对市场信息高度依靠的行业。本文从关联规则挖掘相关概念出发,对其主要操作步骤进行了简单分析,并研究了数据分割下的挖掘问题及算法。     

基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策分析

随着时代的进步和科学技术的发展,数据资源越来越多,但是信息贫乏的困境却依然无法摆脱,于是如今开始大力对新的数据分析方法和工具进行查找,从海量数据中将有用知识给提取出来。针对如今Apriori算法效率的瓶颈,就需要提出策略来改进本算法。本文简要分析了基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。     

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。     

一种改进的关联规则混合挖掘算法

对数据挖掘技术中关联规则挖掘算法Apriori和AprioriTid进行了分析。首先提出Apriori的改进算法Apriori-New,然后提出基于Apriori-New的混合算法AprioriHybrid。通过实验对比,在由候选项集生成频繁项集的过程中,其时间开销比Apriori和AprioriTid都要小,尤其对于事务数多的大项集,取得了快速挖掘频繁项集的目的。     

一种挖掘带否定关联规则的算法

关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Aptiori算法的效率上,而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法,并在这两种基本算法的基础上进行改进。提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数,对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。     

关联规则数据挖掘方法的研究

首先简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念、关联规则的基本原理及种类。然后详细地介绍了关联规则挖掘研究现状,讨论了Apriori算法的基本原理,同时也指出了Apfiofi算法的一些不足。针对这些不足提出了解决方法,描述了几种改进算法。最后对关联规则挖掘下一步的研究方向进行了展望。     

对挖掘关联规则中的Apriori算法的一种改进

对挖掘关联规则的Apriori算法关键思想以及性能进行了研究,给出该算法的一个改进算法,该改进算法提高了原算法的性能,并从实验中得出相关结果.     

一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容.为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法.算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开.这样大大减少了数据库的扫描次数.算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单"与"操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集.经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori 算法.     

关联规则挖掘在高校教学评价中的应用

将数据挖掘中关联规则应用到高校教学评价中,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息.利用改进的Apriori算法挖掘评教数据,从大量的评教数据中发现数据间的关联.通过实例分析,结果发现了评价等级与教师的学历、职称、教龄、科研能力之间的关联.分析并利用这些关联规则,既可以提高授课教师的教学水平,又可以为教学管理部门的提供决策参考,从而提高教育教学质量.     

挖掘关联规则中Apriori算法的改进与优化

在所有的关联规则的挖掘算法中Apriori算法是最为经典的一个,但Apriofi算法有两个缺陷,即要扫描多次数据库以及生成大量的候选集。本文提出一种利用对项进行编码的方法对该算法进行改进,通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。相同条件下的实验结果表明,该优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

一种适用于中小数据集的关联规则挖掘算法

探讨了Apriori算法的改进问题，提出了一种适用于中小数据集的关联规则挖掘算法。该算法主要特点是简单、清晰、高效。一方面充分使用了内存的高效存贮，另一方面使用了位运算快速进行计数，同时简化了Apriori算法中频繁项集的计算，大大的减少了中间变量及其存贮的时间和空间，提高了关联规则挖掘的速度和效率。