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霍桂利 《山西广播电视大学学报》2011,(6):51-53
分布式算法具有高度的适应性、可伸缩性、低性能损耗和容易连接等特性,可以作为挖掘关联规则的理想平台。分布式系统环境下实现高效分布式算法的方法。数据挖掘同关系数据库的关系,实现算法对数据库结构的要求,明确在实现中需要解决的几个核心问题。 相似文献
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为了解决分布式动态数据库关联规则挖掘效率低的问题,利用MPI与OpenMP的优点,提出了实现增量关联规则挖掘的混合模式。在次频繁项概念基础上,给出该混合模式总体架构,设计了基于MPI与OpenMP的分布式动态数据库增量关联规则挖掘混合模式工作流程,并给出了伪代码描述,该模式只处理变化的数据。实验结果表明,该模式比现有的串行与分布式关联规则挖掘方法效率更高、性能更优。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(4)
为了提高体育产业数据精准挖掘和量化分析能力,本文提出基于时间序列的体育产业数据精准挖掘模型构建方法。采用全局稳态特征融合方法实现对体育产业数据分布式时间序列模型构建,采用统计量化融合分析方法实现体育产业数据特征量化空间转换,通过模糊解析控制方法,挖掘体育产业数据的关联分布熵。采用输出增益稳态分析方法,构建体育产业数据挖掘的线性解析参数分析模型,采用二乘规划和线性融合方法,实现对体育产业数据挖掘的内源融合和参数控制,结合模糊聚类实现对体育产业数据的统计特征线性聚类处理。结合稀疏性的特征匹配调度模型,构建体育产业数据挖掘的时间融合序列,通过时间序列重构,实现对体育产业数据的精准挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行体育产业数据挖掘的精准度较高,特征匹配度较高,降低了体育产业数据挖掘的扰动误差。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(2)
针对数据挖掘实践课程现状和实际教学效果,结合数据挖掘实践课程特点,在分析总结多种数据挖掘工具的基础上,设计了一种基于Hadoop的数据挖掘实践平台.架构在分布式计算平台Hadoop上的数据挖掘实践平台,克服了传统数据挖掘工具的种种问题,其能够支持数据挖掘的标准流程,处理TB级的海量数据用于实践挖掘,为数据挖掘基础实践提供了丰富的数据挖掘算法用于建模.同时,基于Hadoop的数据挖掘实践平台提供了灵活多样的应用开发接口,能够支持第三方软件商集成开发,快速构建大型海量数据挖掘的应用系统,完成综合数据挖掘应用的二次开发.基于Hadoop的数据挖掘实践平台,为数据挖掘实践与科研提供了海量数据处理能力的数据挖掘平台,激励学生以竞赛模式学习和完成数据挖掘实践,从而促进了学生创新实践能力的培养. 相似文献
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马文庆 《佳木斯教育学院学报》2012,(11):467+469
本文在研究了多维关联规则数据挖掘的理论及方法的基础上,深入分析以往算法的优缺点并结合图书馆行业管理信息系统的特点,选择对Apriori算法结合数据立方体技术进行改进和优化,形成了适合利用多维关联规则对图书馆数据进行挖掘的新算法。 相似文献
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数据挖掘是从大量的数据中提取知识。数据挖掘的主要功能有关联、分类、预测、聚类和时序分析等。文章对关联规则和分类规则这两种挖掘模式的存储方法进行研究,提出在关系数据库系统中使用主-子表来存储关联规则和分类规则的方法,继而将这种存储方法应用在其它类型的模式上,形成一种统一的数据挖掘模式的存储方法。 相似文献
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多媒体图像挖掘的关联规则挖掘 总被引：1，自引：1，他引：0
数据挖掘从大量的数据中提取隐含在其中的有用信息和知识,采用关联规则挖掘方法,对多媒体图像进行关联规则挖掘,得出多媒体图像的关联规则。 相似文献
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郑晶 《福建工程学院学报》2010,8(1)
随着信息技术的发展,大量的数据不断被收集和存储,对数据的挖掘规模越来越大,传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展,使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质,把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中,并建立了一个并行数据挖掘模型,验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。 相似文献
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本文设计了一个基于数据挖掘的课程管理系统,采用了关联规则、分类、聚类等几种主要的数据挖掘方法,对学生学习过程中各类数据进行分析,挖掘学生成绩与教学过程中各类课堂数据之间隐藏的关系,为教师教学及学生日后的学习提供指导。 相似文献
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产品服务系统是一种高度集成及优化的“产品+服务”整体解决方案。质量功能展开作为常用的规划工具,传统方法依赖于设计师的知识经验,具有一定主观性,数据挖掘方法可以从已有的设计记录数据库中提取规则集来提高客观度。采用Apriori算法,获取客户需求和功能需求之间的关联规则,辅助PSS规划分析。由于设计数据库庞大,会降低数据挖掘及决策分析效率。在关联规则挖掘前,采用模糊C均值算法对客户群体进行聚类,以降低数据维度,提高挖掘效率。最后以烟机企业产品服务系统为例,验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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《鸡西大学学报》2019,(11)
在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态度量,提取学习行为数据分布式关联特征量,采用模糊相关性融合调度方法进行学习行为数据分布式挖掘过程中的自适应调度和寻优控制,结合模糊K均值聚类分析方法进行学习行为数据分布式挖掘的动态特征量聚类分析,在聚类中心中实现对远程在线学习行为数据的自适应融合和分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘的准确性较高,收敛性较好,挖掘过程的自适应学习性能较好。 相似文献
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如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的重要问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单而又很实用的方法。介绍了数据挖掘的步骤,利用Microsoft公司的SQL Server 2005数据挖掘工具在保险业务数据中发现关联规则,从而得出一些对保险公司起指导作用的投资规则。 相似文献
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如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的重要问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单而又很实用的方法。介绍了数据挖掘的步骤,利用Microsoft公司的SQL Server2005数据挖掘工具在保险业务数据中发现关联规则,从而得出一些对保险公司起指导作用的投资规则。 相似文献
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罗颖 《天津成人高等学校联合学报》2014,(11):77-79
随着数据信息的不断发展,信息量也越来越大,数据挖掘技术得到飞速的发展,应用范围不断扩大,在挖掘过程中私有信息如何得到保护,并且还能获取比较准确的挖掘效果,已经成为数据隐私保护平台开发设计的重要研究方向。本文结合作者多年的工作经验针对数据挖掘过程中的隐私保护平台的设计展开探讨,最后提出了未来研究方向。 相似文献
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朱俊峰 《安徽广播电视大学学报》2009,(3):122-124,128
介绍了数据挖掘和关联规则,并运用关联规则的Apriori算法对参加“基于网络的课程考核改革试点”学生的成绩数据进行挖掘,得出了形成性考核成绩和期末考试成绩有明显的相关关系的结论。 相似文献
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针对传统关联规则 Apriori 算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率, 提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。 相似文献
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关联规则在教学评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
王婷婷 《中国科教创新导刊》2008,(23):44-44
数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程,其中关联规则（AssociationRules）的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。 相似文献
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《西安文理学院学报》2018,(6)
在大数据环境下,如何挖掘数据的价值信息成为目前研究的热点.针对大数据背景下数据挖掘问题,提出了一种基于并行算法的数据挖掘平台.通过实时监测数据的非正常波动,及时发现价值信息,以达到挖掘核心信息的目的.实验表明:该算法可有效地挖掘出具有价值的信息,无论在速度还是精度上都能保证实时在线处理的要求,达到为平台高效数据挖掘提供可靠的参照依据. 相似文献