关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。     

关联规则挖掘在税收执法管理中的应用

针对税收执法数据量大和频繁模式树FP_TREE算法在挖掘海量数据时需要占用大量内存的缺点,提出一种基于二叉频繁模式树FP_Btree的关联规则算法。算法用二叉树存储数据,减少对数据库的访问次数。采用先求出先建立的二叉频繁模式树的频繁模式,减少算法的内存占用量。该算法已应用于某市税收执法数据分析中,能找出执法过错行为的潜在规律,提高税收执法管理的科学性、实效性。     

数据挖掘在入侵检测中的应用探析

介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并详细介绍了其中的检测分析系统。     

将WEB挖掘技术应用于教学网站之实践

该文在研究Web挖掘系统、关联规则的基础上,提出了一种采用关联规则的方法解决网络拥塞问题,通过对服务器的访问日志进行挖掘,得到用户访问序列的关联规则,将这些规则应用到客户浏览,把用户随后最有可能访问的网页预先传送到用户本地,来提高访问速度。论述了该方法的实现方案、算法、运行的环境以及对该方法的分析。     

基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究

多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。     

基于关联规则的约简算法

该文研究了症状间的关联规则,并由它提出了一种约简算法。这种约简算法可以用于处理病案数据库中的数据,从而简化了数据库中的病案数据。     

关联规则剪枝的运用

该文重点介绍了最新的一种关联规则后处理的方法,并且我们提出了这种方法的优化算法,能够有效去除关联规则集合中的无趣模式,并且为模式的可视化提供了良好的工具。相关实验表明该方法具有更好的模式后处理能力。     

基于数据挖掘的多策略研究生教育课程成绩分析方法研究

本文对研究生教育中的课程考试成绩数据进行了深入分析,提出了一种成绩综合评定回归模型。该模型用数据挖掘中的关联规则分析方法来分析课程之间的相关性,引入了兴趣度来减少无用的规则,并对兴趣度进行了数学分析,最后对某专业的成绩进行了实证分析。     

基于聚类分析和关联规则的降雨分析与实现

随着数字图像处理技术的发展,多角度、深层次挖掘卫星云图数据信息己成为一种必然发展趋势。根据卫星云图的特点应用了多种图像特征提取算法,包括图像的一、二阶距,分形维数特征和灰度梯度共生矩阵等算法。给出了K—means的改进算法,算法的出发点是确保发现聚类中心的同时使同一类内的相似度大,而不同类之间的相似度小。文中又引入了“事务模式”这一全新概念,基于它对Apriori算法改进后,算法用于云图和雨量数据间的关联规则挖掘,不仅获得了较好的实验结果,也满足了效率需求。     

基于FP-growth算法的学生选课关联规则分析

关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。本文介绍了使用关联规则挖掘算法FP-growth分析学生选课数据的方法。