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超市购物篮分析是关联规则挖掘的典型应用领域,分析了关联规则在超市销售系统中的应用,然后提出了一种基于二维数组的关联规则挖掘实现算法,并根据算法开发实现了挖掘系统。通过模拟的超市销售数据进行试验表明,算法及所实现的系统是可行的、高效的。 相似文献
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数据采集手段的丰富，使获取、保存大量数据变得容易，从海量数据中提取有用的知识和信息是数据挖掘的主要任务，关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。本文介绍了一种改进关联规则快速算法，并加入相关性分析以过滤掉无意义强关联规则以得到更为准确的信息。 相似文献
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杨丽玲 《通化师范学院学报》2014,(12):49-51
该文介绍了数据挖掘、关联规则、Apriori算法的基本概念,同时基于Microsoft数据库平台 SQL Server 2005,结合BI Development Studio的分析服务功能SSAS,利用Microsoft关联规则数据挖掘算法对招生系统中数据进行数据处理和数据挖掘,从而找出强关联规则,为高校的招生提供参考依据。 相似文献
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关联规则算法作为数据挖掘领域的一类重要算法在很多领域都具有较高的实用价值,然而传统的关联挖掘算法难以满足海量数据处理需求。采用相关支持度二维表对经典FP Growth算法进行改进,借助MapReduce编程模型完成算法的并行化改进。实验证明,改进算法相较于经典算法在单机和并行化环境下都具有更低的时间复杂度。 相似文献
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陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,而数量型关联规则与传统的布尔型关联规则挖掘有不同。介绍了数量型关联规则挖掘的基本概念;分析了几种具有代表性的数量型关联规则挖掘算法;对数量型关联规则挖掘进行了展望。 相似文献
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介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究. 相似文献
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模糊关联规则的挖掘算法 总被引：2，自引：0，他引：2
关联规则的挖掘是数据挖掘中的重要内容之一,关联规则包含了一组对象之间的特定关系.目前对关联规则的研究,仅限于用确定和精确的概念表示的确定关联规则.而现实生活中,数据之间的关系通常表现为模糊关系,用确定的关联规则不能表示数据之间的这种关系.为了拓广关联规则的表示和应用范围,本文讨论了模糊关联规则的概念,并提出了一种基于集合枚举树的模糊关联规则的挖掘算法FAAR. 相似文献
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关联规则挖掘的核心问题是算法的效率和伸缩性,这就产生了基于约束的关联规则挖掘方法。关联规则挖掘中除了支持度和信任度外的约束外,最基本的是项目约束。本文总结和归纳了含有项目约束的关联规则挖掘的分类,并在算法Apriori的基础上,介绍了基于项目约束的关联规则的挖掘算法D irect。 相似文献
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浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。 相似文献
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将项目权值引入传统关联规则挖掘中是在项目属性上的扩展。本文分析项目权值对加权关联规则挖掘的影响,并对加权关联规则现有的算法进行总结,同时比较各算法的优缺点。最后对加权关联规则的未来研究发展方向进行探讨。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(3)
使用数据挖掘技术可以从用户的图书借阅数据中挖掘有价值的信息,获得用户的借阅行为,为用户提供个性化图书推荐服务。传统的关联规则算法在使用前不进行数据清洗,导致单一用户的单一借阅记录在整体数据集中相对地变成了离群点,使Apriori算法的运行时间显著增加。本文根据数据集的支持度、置信度和过滤度的阈值进行数据清洗,再使用Apriori算法对清洗后的数据集进行关联规则分析。实验结果表明在大数据量和小数据量的情况下,带有数据清洗的Apriori算法的分析耗时更短,强关联规则更强,在个性化图书推荐领域中效果显著。 相似文献
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针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计算与存储的效果,提高教学与实验的效率。设计了图形交互界面,能够以图形形式与表格输出数据分类、聚类、降维以及关联规则的结果,提高数据挖掘技术的可理解性。数据挖掘的实验结果表明,本方案能够准确生成数据挖掘技术的散列图,可直观地观察数据挖掘的工作流程。 相似文献
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