数据挖掘中的关联规则分析

本文首先对关联规则中的不足进行了分析,然后提出了关联规则分析这一重要的思想,并在此基础上又提出了关联规则树、关联规则路径等概念来描述关联规则之间的关系,并且讨论了利用关联规则分析对关联规则库中冗余规则的删除,从而使关联规则库更加简洁。     

基于关联规则算法的数据挖掘技术分析与研究

随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用.数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象.对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术的特点及应用进行了研究,结合关联规则算法的具体应用特点,对基于关联规则算法的数据挖掘技术进行了分析与研究.     

数据挖掘中常用关联规则挖掘算法

文中首先介绍了数据挖掘中关联规则的经典算法——Apriori算法。再从宽度、深度、划分、采样、增量式更新等几个角度对关联规则挖掘进行了分类讨论。然后运用文献查询和比较分析的方法对常见的关联规则挖掘算法进行了概述,主要包括FP—growth算法、DHP算法、Partition算法、FUP算法、CD算法等算法。最后对关联规则挖掘的发展远景进行了展望。     

负关联规则挖掘算法的应用与研究

传统的正关联规则考虑的是事务中所列举的项目,而负关联规则不仅考虑事务中所包含的项,还考虑了数据库中存在而事务中所不包含的项。该文首先讨论了负关联规则的相关定义,以及它的支持度、置信度与相关度,并分析了PNARC模型的算法。最后对负关联规则的研究发展方向进行分析。     

数据挖掘中常用关联规则挖掘算法

文中首先介绍了数据挖掘中关联规则的经典算法--Apiori算法.再从宽度、深度、划分、采样、增量式更新等几个角度对关联规则挖掘进行了分类讨论.然后运用文献查询和比较分析的方法对常见的关联规则挖掘算法进行了概述,主要包括FP-growth算法、DHP算法、Partition算法、FUP算法、CD算法等算法.最后对关联规则挖掘的发展远景进行了展望.     

基于线性回归的关联规则相关性方法的研究

关联规则挖掘问题是数据挖掘的一个重要研究领域.对关联规则在相关性方面的不足进行了分析,提出了一种基于线性回归和反向验证的方法,来对关联规则的相关性进行论证.这种方法使对关联规则相关性的认识更加精确,并为关联规则能成为决策提供了支持.     

原关联规则及其应用

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题,而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的。文中介绍了简单关联规则和原关联规则的概念,而传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则,均可以由原关联规则导出,并且原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目。对简单关联规则和原关联规则进行了分析比较,给出了挖掘原关联规则算法,并举例说明算法的执行过程。     

原关联规则及其应用

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题,而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的.文中介绍了简单关联规则和原关联规则的概念,而传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则,均可以由原关联规则导出,并且原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目.对简单关联规则和原关联规则进行了分析比较,给出了挖掘原关联规则算法,并举例说明算法的执行过程.     

关联规则挖掘算法及优化策略研究

关联规则挖掘是数据库中知识发现研究的热点课题,有着广泛的应用领域.通过对关联规则中快速开采算法的研究分析,首先把已有的关联规则挖掘算法分为了两大类:传统类型的关联规则挖掘算法和多关系关联规则挖掘算法;重点分析基本类型算法,并提出各种改进的优化策略;然后对各类代表性算法进行了描述,分析和对比;最后,对尚存在的问题进行了分析和总结.     

基于改进的K-means算法的关联规则数据挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的概念,通过分析数据找到数据之间的关联.海量数据会产生大量冗余和相似的关联规则,影响用户对规则的理解和判断.本文采用鸢尾花数据集进行实验.建立三个检验指标,删除冗余关联规则;在进行K-means分析时利用规则产生的三角形迭代选择初始点,再将删除冗余后的规则进行聚类.实验证实本文方法将相似的关联规则归为一簇,能有效的帮助用户迅速找到有用的关联规则,有助于用户更好的对规则进行理解和分析,提高了聚类的效率.     

基于一阶谓词公式去除商务数据冗余关联规则的研究

由于现代网络数据量的急速增长,利用现有的算法生成关联规则时,冗余规则的数量远远大于实际有价值的规则,冗余规则不仅影响用户分析,而且使关联规则的利用率也大大降低。针对关联规则的冗余问题,提出了一种基于一阶谓词公式去除商务数据冗余关联规则的方法,利用一阶谓词公式来表示关联规则,通过等价公式进行转换,并利用算法和矩阵等价将谓词公式转换为邻接矩阵,然后利用冗余规则算法进行删除。实验原始数据为UCI数据集,并利用Weka生成关联规则。最后利用Matlab和Java实现冗余规则的去除。     

高效中药关联规则发现算法研究及应用

将关联规则发现算法引入到中药配方数据库的数据挖掘中,以求发现方剂中单方之间的关联规则及中药中的药对药组,可以为中药中新药的研制提供重要依据。由于常用的关联规则发现算法：Apriori算法存在多次扫描数据库的缺陷,提出了一种基于矩阵的关联规则发现算法：Apriori_Matrix算法,该算法优化了Apriori算法中集合连接过程多次比较所花费的时间,可极大地提高关联规则挖掘的效率。针对中药数据库中单方的种类有限、配伍规则各不相同、同一种病症对应多种方剂的情况,改进算法有助于缩短新药研制的周期。     

典型关联规则挖掘算法的分析与比较

关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,目前许多研究人员正致力于关联规则的快速开采算法的研究。文中介绍了几种典型的开采大型事务数据库中所有关联规则的算法,特别针对算法过程中产生候选频繁项集的大小和所需扫描事务数据库的次数这两个影响关联规则挖掘效率的关键问题,分析各个算法采用的解决策略及相应的局限性,并比较它们的时间效率和空间效率。最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。     

大型数据库相关联的多概念层次规则的探索

随着数据仓库的发展,挖掘多概念层次的关联规则就应运而生,本文将着重分析了当前关联规则的缺点,提出一些能潜在地提高性能的变量算法。     

多数据库中负关联规则挖掘算法

现行的负关联规则挖掘主要是对于单一数据库的挖掘,但随着数据库技术的发展,多数据库挖掘越来越重要。当同时挖掘多数据库中的正负关联规则时,有可能会引起知识冲突问题,在前人对多数据库挖掘的基础上采用了一种关联规则合成模式,并利用相关性解决了知识冲突问题,最后用实验证明了该方法的正确性。     

空间数据关联规则挖掘研究综述

介绍空间数据关联规则挖掘的理论及其在研究上的应用,综述空间数据关联规则挖掘算法的应用成果,指出其应用前景和存在的问题.     

关联规则挖掘综述*

为深入理解关联规则挖掘技术,掌握其研究现状与发展趋势。首先介绍了关联规则相关定义与分类方法;其次从串行和并行两个角度总结了关联规则挖掘的一般方法,概述并分析了一些典型的关联规则挖掘模式;最后讨论了关联规则挖掘质量改善问题及领域应用。     

关联规则在课程相关性模式中的研究与应用

学分制已成为高等学校教学管理制度发展趋势.在学分制体系下,如何进行教学管理和学生培养成为高校建设的主要问题.本文将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则.解释和验证了关联规则结果,针对产生的大量规则引入兴趣度分析,别除了用户不感兴趣的关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导.     

利用标准SQL查询挖掘多值型关联规则及其评价

关联规则是数据挖掘中一种重要的模式，目前对布尔型关联规则的挖掘算法研究得比较多，利用标准SQL功能，易于开发，运行速度快，安全可靠性强等优点，来实现多值型关联规则的挖掘具有比较好的性能，首先利用语言场理论对连续属性进行离散化，然后利用SQL对Apriori算法进行改进来实现关联规则的挖掘，另外利用主观Bayes方法中的LS充分性因子对挖掘出来的规则进行评价，该算法应用于庐江虫害数据库，结果显示它具有快速，有效，易开发，适用范围广等优点。     

关联规则下数据挖掘可视化技术的探讨与实现

随着数据挖掘技术的不断发展以及数据挖掘工具应用的日益深入,数据挖掘可视化技术已成为数据挖掘领域新兴的研究热点之一。本文首先探讨数据挖掘可视化技术的主流发展趋势;然后基于Netbeans6．1开发平台,采用Java、JFreeChart等开发技术,结合PMML标准,完成关联规则下的数据挖掘可视化技术的设计与实施。实践表明：所完成的工作能够将关联规则下的数据挖掘过程以可视化的元素展示给参与数据挖掘的用户,让用户能够对挖掘结果进行有效评估。