图书流通信息关联规则挖掘应用

该文将数据挖掘技术应用于图书馆数据库,挖掘主题确定后,依次进行了数据选择、数据转换和清理、数据再丰富、编程工作、数据挖掘。利用关联挖掘对图书馆的流通管理数据进行分析,发现读者借阅一类图书时的其他借阅行为,便于为读者推荐相关文献,也可以优化馆藏布局,并为图书馆管理人员提供技术和决策支持。其中数据挖掘是使用Clementine12完成。     

关联规则挖掘研究

关联规则挖掘是数据挖掘的知识模式中比较重要的一项任务,它的目的是发现数据集中所有的频繁模式。根据关联规则定义及属性,可发现关联规则。利用Apriori算法实现了关联规则的挖掘,关联规则可以产生清晰有用的结果;可以广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律,是完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘则是数据挖掘中最重要的分支之一。它着重研究大量数据中项集之间有趣的关联或相关关系，一个典型的例子就是购物篮分析。该过程可以分析出哪些商品顾客倾向于在一起购买，从而可以为商店经理提供比较好的商店布局方式。例如，通过分析，我们发现，顾客在购买了一台计算机以后，一般都会去购买财务管理软件，那么我们就可以把计算机和财务管理软件放在比较近的位置，以增加销售量。这里主要介绍了关联规则挖掘的经典算法，Apriori算法，同时给出了关联规则中的基本概念，然后分析了算法的运行效率。提出了改进的方法。     

关联规则挖掘理论及其应用研究

关联规则是数据挖掘的重要概念,其应用研究是目前数据挖掘研究的热点之一。本文针对目前学校教学评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理问题,为了解决这些问题,在查阅大量资料,并通过教学评价数据的有效挖掘,运用关联规则挖掘理论技术,构建教学评价新模式,从而使教学评价公平、公正、合理和高效,并通过实例阐述其在教学评价中应用的重要性。     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究

关联规则挖掘与分类规则挖掘都是数据挖掘,领域中很重要的技术。本文首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法、算法的设计思想等几个方面对它们进行了比较,最后介绍了它们之间的联系。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用

随着网络技术的飞速发展,电子商务已经作为新型商务模式,在给我们带来便捷体验的同时也带来了信息过量的问题。用户在大量产品信息中需要花费更多的时间来寻找所需的商品或服务。此时,数据挖掘就能够解决这方面问题,利用关联规则的挖掘技术,找到销售商品之间存在的联系,可以帮助商家进行商品推荐和进销存管理等。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节．本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法，并通过实例说明了算法的有效性，且与Apriori这一经典算法作了比较。     

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。     

数据挖掘技术与关联规则挖掘算法及其应用

随着计算机技术和网络通信技术的不断发展,数据信息逐渐成为当前社会各行各业发展的关键。如何在海量数据中挖掘出对企业发展有利的信息是当前各行各业研究热点,也是未来计算机领域发展的主要方向。本文从数据挖掘技术的相关概念出发,对时态约束关联规则挖掘问题及算法,数据分割下的挖掘问题及算法进行了简单分析,结合相关内容简单介绍了交互式的可视化方法。     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则挖掘的基本概念。提出了关联规则的分类方法．对一些典型算法进行了分析和评价。     

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘则是数据挖掘中最重要的分支之一。它着重研究大量数据中项集之间有趣的关联或相关关系,一个典型的例子就是购物篮分析。该过程可以分析出哪些商品顾客倾向于在一起购买,从而可以为商店经理提供比较好的商店布局方式。例如,通过分析,我们发现,顾客在购买了一台计算机以后,一般都会去购买财务管理软件,那么我们就可以把计算机和财务管理软件放在比较近的位置,以增加销售量。这里主要介绍了关联规则挖掘的经典算法,Apriori算法,同时给出了关联规则中的基本概念,然后分析了算法的运行效率,提出了改进的方法。     

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。     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

关联规则挖掘综述

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了关联规则的分类方法,对一些典型算法进行了分析和评价,指出传统关联规则衡量标准的不足,归纳出关联规则的价值衡量方法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。     

基于遗传算法的学生信息关联规则挖掘研究

该文结合具体的学生信息数据库,把遗传算法理论应用到关联规则的数据挖掘中。通过特定的编码设计,适应度函数构造。数据库处理,遗传算法的参数设置,得到有用的规则,有助于教师对学生的科学管理和指导,提高教学的质量和素质,为其余课程或学生数据库的挖掘起到抛砖引玉的作用。     

基于遗传算法的学生信息关联规则挖掘研究

该文结合具体的学生信息数据库,把遗传算法理论应用到关联规则的数据挖掘中。通过特定的编码设计,适应度函数构造,数据库处理,遗传算法的参数设置,得到有用的规则,有助于教师对学生的科学管理和指导,提高教学的质量和素质,为其余课程或学生数据库的挖掘起到抛砖引玉的作用。     

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。     

挖掘关联规则的并行算法

从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题 .从挖掘要求的时间和空间上看 ,传统的顺序算法已很难适应于现实中不断增大的数据库规模 .而研究和发展高性能、可扩展的并行算法对解决这一问题就显得十分必要 .本文介绍了挖掘关联规则一些主要的并行算法 ,并对它们进行了一定分析 ,指出了发展并行算法要考虑的一些问题 .     

基于关联规则挖掘的weka数据挖掘应用

关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要方法,在许多数据挖掘领域得到应用。本文阐述了关联规则挖掘以及其关键算法,并针对具体的实例,描述了数据挖掘工具weka挖掘关联规则的过程。     

并行关联规则挖掘综述

关联规则发现作为数据挖掘的重要研究内容,在许多实际领域内得到了广泛的应用。因为在挖掘过程中涉及到大量的数据和计算,高性能计算成为大规模数据挖掘应用的一个重要组成部分。该文介绍了当前并行关联规则挖掘方面的研究进展,对一些典型算法进行了分析和评价,从并行度、负载平衡以及和数据库的集成等方面展望了并行关联规则挖掘的研究方向。