一种基于遗传算法的关联规则挖掘方法

根据关联规则挖掘的要求与特点,结合遗传算法的思想,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,并通过实例分析,说明是一种具有实用价值的方法。     

一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法

基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,本文提出了基于遗传算法的关联规则挖掘方法,根据关联规则挖掘的特点,提出了对遗传算法中数据的编码模块的改进方案,特别是通过对早熟问题的分析,将改进的自适应Pc,Pm算法应用到遗传算法中来,从而提高了算法的效率。最后给出了完整的基于遗传算法的关联规则挖掘算法。     

遗传算法在关联规则挖掘中的研究与应用

首先对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了介绍,根据关联规则的要求和特点,结合遗传算法的思想。提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并给出一简单实例,说明本文方法的有效性。     

基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法*

摘要：根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

基于遗传算法的Web使用挖掘研究

针对Web使用挖掘中的信息,提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型,同时结合实例对有关信息特征进行量化,然后利用实数数组的方法进行编码以及构造适应度函数,挖掘出隐含在用户注册登记信息库中的有关用户规则.为个性化服务系统提供准确和可行的关联规则,并对用户的行为进行了预测和分析.     

自适应小生境遗传算法在关联规则挖掘中的应用

传统的遗传算法存在早熟收敛和易于陷入局部搜索最优等缺陷;根据关联规则挖掘的要求和特点,提出一种应用于关联规则挖掘的自适应小生境遗传算法.     

改进型遗传算法应用于酒店客户资料挖掘

根据关联规则挖掘的特点,提出了对遗传算法中适应度函数的构造,数据的编码等问题的改进方案,通过对"早熟"问题的分析,将改进的自适应交叉概率Pc和变异概率Pm算法应用到遗传算法中来。最后给出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并应用到酒店信息管理系统中验证了算法的有效性。     

一种语言值关联规则刷洗方法

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,而且这些规则之间存在一定的冗余,因此需要对语言值关联规则进行筛选.提出一种基于遗传算法的语言值关联规则筛选方法.此方法首先对语言值关联规则进行二进制编码,并通过遗传算法全局搜索一组语言值关联规则,使得对所有样本点的线性平均误差最小.实验表明,算法能够大量减少语言值关联规则的数量,并筛选出对用户更有用的语言值关联规则     

基于改进遗传算法的网络差异数据挖掘算法

网络差异数据的准确挖掘方法在数据处理领域占据十分重要的地位.利用传统算法进行网络差异数据挖掘,遇到特征相似性干扰时,以模糊规则建立挖掘关联规则,但是,在建立模糊规则时,一旦特征过于接近,需要加入很多约束条件建立规则,导致规则复杂,具有较强的局限性,计算过程较为繁琐.提出了基于混合式遗传算法的网络差异数据挖掘方法,改进原有遗传算法应用的局限性,把模糊理论融合到大变异操作中,形成模糊大变异操作,并利用自适应遗传算法和最佳选择策略机制与过滤操作的思想,将其应用于网络差异数据挖掘中.实验结果证明,基于混合式遗传算法的网络差异数据挖掘方法效率高,精准度高.     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

该文尝试和遗传算法挖掘关联规则，并结合图书馆智能型读者测评系统，给出了一个基于遗传算法进行了关联规则挖掘的实例。     

基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型

针对Apriori算法的局限性,本文在此算法的基础上应用基于划分技术的方法,并结合遗传算法的特点建立一种改进的Apriori算法和遗传算法的关联规则挖掘模型。同时对此模型中遗传算法的早熟问题进行研究,通过模型中的一个应用实例,证明了此模型在关联规则挖掘中是可行的,有效的。     

自动生成数据挖掘算法的研究与应用

主要研究自动生成数据挖掘算法的解决方案.采用遗传算法对数据挖掘中的关联规则进行自动挖掘,提出一种基于遗传算法的关联规则自动提取算法,并结合电视购物项目,给出了该算法的实例验证.最后,通过与传统的Apriori算法比较,验证了该算法的高效性.     

克隆遗传算法在学生成绩分析中的应用

分析了关联规则挖掘的特点,提出一种基于克隆遗传策略的关联规则挖掘模型。该模型针对遗传算法易于陷入局部最优的缺点,引入克隆算子,通过克隆操作扩大群体规模,并采用自适应方式动态地选取交叉率和变异率,从而求得问题的最优解。实例分析表明,克隆遗传模型能有效处理数据集中的关联规则挖掘问题。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

一种高效的多维多层关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于遗传算法的多维多层关联规则挖掘算法。算法针对现有多维多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的缺点,依据多维和多层数据的共同特点,提出了一种启发式的阈值自定义方式,来提高挖掘效率和结果的准确性。实验结果证明这种算法是有效。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

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．     

基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘

提出一种基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘算法。免疫遗传算法具有很好的鲁棒性及全局搜索能力,能快速有效地进行全局优化搜索。针对现有多维多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的缺点,依据多维和多层数据的共同特点,给出一种启发式的阈值自定义方式,结合免疫遗传算法提高挖掘效率和结果的准确性。结果表明,挖掘效率和质量有明显提高。     

基于遗传算法的数据挖掘技术的研究

文章首先对数据挖掘进行了概述，阐明了什么是数据挖掘，为什么要数据挖掘，如何进行数据挖掘以及数据挖掘的主要过程，接着介绍了数据挖掘中的一个重要算法－遗传算法，文章对遗传算法的产生与发展以及主要理论等进行了简要的介绍，提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法，文章还结合作者单位的智能型学生管理系统，给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例，并讨论了遗传算法所面临的问题与挑战。