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介绍了关联规则的基本概念,总结了关联规则的分类及各种挖掘算法,并对一些典型算法进行了介绍,最后,展望了关联规则挖掘的下一步研究方向。 相似文献
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关联规则挖掘是-种主要的也是用途最广的数掘挖掘方法.本文首先对关联规则挖掘及其经典Apriori算法作了介绍,然后针对Apriori算法的缺陷,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,充分地证明了改进算法的性能优势. 相似文献
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关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面,本文介绍了关联规则挖掘的一般概念,探讨了数据仓库中关联规则的挖掘问题,提出一种基于矩阵的对L2进行改进的算法,并对其与Apriori算法进行了分析和比较。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。 相似文献
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本文借助ARIZ思想深入研究了关联规则挖掘模式,综合介绍了关联规则的理论基础,进一步明确了项、项集、候选项集、频繁项集、支持度、置信度这些重要知识点,对关联规则进行了多角度的分类,研究分析了关联规则挖掘的经典算法,并对关联规则的评价标准进行了创新研究,引入了主观兴趣度和客观相关性分析,为后续研究和改进关联规则的算法提供了理论基础。 相似文献
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空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同位规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。在介绍空间多维分类数据同位规则挖掘算法的基础上,对该算法进行了一点改进,使其能更好的针对不同的实际数据进行处理。 相似文献
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介绍了关联规则的相关概念及理论知识,然后针对关联规则的经典算法Apriori算法提出了改进,即Apriori-high算法,以及改进算法的好处,最后介绍了关联规则在图书馆中的应用,可以提高读者的效率,更好的为读者服务。 相似文献
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基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了数据挖掘技术、挖掘过程和数据挖掘体系结构,针对我馆信息管理系统中书目、读者和借阅信息、OPAC检索记录以及WEB问卷调查数据,分析如何应用数据挖掘技术发现读者利用及需求的规律和模式,并探讨了读者利用挖掘在图书馆服务和管理上的应用。 相似文献
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【目的/意义】为了发现更全面、更具有普适性的反恐情报信息,本文在单层次关联规则挖掘的基础上研究
反恐情报的多层次关联规则挖掘方法。【方法/过程】根据反恐情报的数据特征提出统一最小支持度和多单项最小
支持度参数并用的方式筛选多层次涉恐特征频繁项集,在情报分析过程中保存部分特殊的冗余频繁项集、冗余多
层次关联规则和无趣多层次关联规则。【结果/结论】本文的研究可以发现涉恐数据中不同概念分层的关联规律。
[创新/局限] 文中提出的关联分析方法能够弥补普通的单层次关联规则挖掘在分析包含多层属性的涉恐数据中存
在的不足,为反恐预警和反恐决策提供更丰富、更科学、覆盖范围更广的参考。 相似文献
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图书馆读者兴趣度建模及实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对读者进行兴趣度分析,是图书馆进行一切业务工作的依据。本文阐明了图书馆进行读者兴趣度研究的意义,通过对图书馆流通日志进行关联规则挖掘,提出了一种基于支持度、置信度、提升度、有效度的读者兴趣度研究的模型,并提取数据对此模型进行了实证分析。 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。 相似文献