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.     

图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用

关联规则是数据挖掘中的核心技术。本文从关联规则的定义入手,利用Apriori算法,对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行了实际挖掘和分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆中的应用。     

关联规则挖掘在高校图书馆馆藏分布中的应用

探讨了关联规则挖掘在高校图书馆管理中的一个实际应用——运用Apriori算法挖掘读者的特征规则,详细阐述了数据选取过程、数据挖掘等一整套流程。这对新建图书馆在馆藏分布方面的科学决策具有一定的指导意义及现实意义。     

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。     

关联规则数据挖掘与发展趋势研究

论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理，同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法，列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。     

挖掘关联规则中的Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Ａｐｒｉｏｒｉ算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。     

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。     

关联规则算法在教育信息数据挖掘中的应用

简要介绍数据挖掘中的关联规则算法,并将之运用到学生成绩的数据挖掘中,挖掘高数成绩与高考成绩之间的潜在关系。提出学生大学期间的高数成绩和高考成绩并没有直接的关系,大学生活是一个全新的里程碑,不要因为自己的高考成绩而妄自菲薄。     

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。     

改进的多维关联规则算法研究及应用

关联规则是数据挖掘研究中最主要、最活跃的领域之一。以Apriori算法为前提,借助Apri-oriTid算法事务压缩的思想,减少了重复扫描数据库的时间;并提出了一种利用事务标识列表,该列表长度即是对应候选项集的支持度计数,在计算支持度计数时,仅需要得到对应列表长度即可,从而缩短了计算计数时的比较时间;同时,在生成频繁项集时引入地址索引机制,在剪枝过程中,利用候选项集的首元素在地址索引表中快速定位,减少了多次扫描事务数据库,有效地缩短了计数时间和占用的内存空间。利用改进的算法对科研管理系统数据进行关联关系分析,从中萃取数据中隐含的、有价值的信息,辅助下一阶段的科研管理工作。并通过试验进行性能比较得出,改进后的算法效率更高。     

关联规则挖掘算法的改进

为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想。先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集。该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了“项集生成瓶颈”问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确。     

关联规则在网络告警数据挖掘中的应用研究

从网络告警数据库中挖掘知识对网络管理和维护有重要作用.本文研究了将关联规则应用于网络告警数据挖掘的原理和算法,并给出具体实例.挖掘出的关联规则可以应用于告警过滤、告警关联、故障定位和故障预测等,可有效提高网络的智能化管理.     

统计分析及关联挖掘在高校图书馆流通数据中的应用

对武夷学院图书馆提供的连续一年的借阅数据进行了预处理,从统计分析、关联关联挖掘两个方面展开工作,根据分析结果,从馆藏布局、图书采购、图书馆工作人员的人力、工作时间安排上给出相关的建议,帮助图书馆做好图书推荐工作。     

一种基于Apriori的关联规则的改进算法的研究

Apriori算法是关联规则的经典算法,并己经被越来越多的企业使用。它在给企业带来经济效益的同时,也让人们意识到算法自身的不足:第一,该算法在扫描事务数据库的次数过多,从而需要承担很大的I/O负载;第二,它可能产生庞大的候选集。为了提高Apriori算法的效率,针对减少扫描事务数据库次数的方法,提出一种改进挖掘效率的算法。     

浅析基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术

数据挖掘是基于数据仓库的知识发现技术,当数据仓库数据海量时,进行穷举搜索是不可行的,必须采取一种有效的搜索策略。遗传算法不仅具有很好的全局搜索能力,同时它能较好的处理数据库中不同属性之间的相互关系。该文论述了如何把遗传算法应用于数据挖掘领域。     

一种新的多维关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要课题．文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法．新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力，并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷．实验结果表明，新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能．     

关联规则挖掘在成绩录入、校对系统中的应用

为了达到实现数据录入、校对的准确和高效的目的，文章介绍了利用关联规则挖掘方法在成绩录入、校对与发布系统的设计思路、体系结构和实现要点，系统经过实际运行验证了该核心方法结论正确，达到了预期的目标，实现了数据录入、校对的准确性和高效性。     

关联规则挖掘研究

关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术,缘自"啤酒与尿布"问题出现这项技术以来,已有许多学者提出了多种关联规则挖掘算法。这些关联规则挖掘算法主要分为以Apriori为代表的"产生-测试"范型和以FP-growth为代表的采用复杂数据结构压缩存储空间的范型。文章将这两种代表算法进行了对比分析。     

一种基于Apriori的关联规则挖掘算法的研究

该文通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究剖析,认为Apriori算法存在一些不足;并且根据这些不足提出了相应的改进UDApriori算法对经典算法进行优化,从而得到一种改进的Apriori算法,与原算法相比运算效率大大提高.