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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 593 毫秒
1.
对多维关联规则挖掘的理论及实现进行了详细的介绍,尤其对基于多维频繁项集的挖掘算法结合实例进行了详尽的阐述和实现。通过选用先进行立方体计算、后进行数据挖掘的OLAM模式,确定了数据挖掘的范围,然后再进行多维关联规则的挖掘。将交互式挖掘嵌入到联机分析系统中来。  相似文献   

2.
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   

3.
根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A++算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.  相似文献   

4.
时态数据挖掘是数据挖掘中一个日益重要的研究课题,针对时态数据中的多维关系模型,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,给出了一个多维间时态关联规则的算法主要步骤,并给出了数值实验分析,这种多维时态关联规则可以用于商品销售、股票价格等问题的知识发现和短期的预决策。  相似文献   

5.
基于关联规则挖掘算法的研究现状,对几种经典的关联规则挖掘算法进行了重点介绍,如Apriori、FP-Growth、QDT等。通过对几种典型算法的步骤及主要思想进行详细阐述,提出了这几种算法的优缺点及目前研究面临的主要问题,为关联规则挖掘算法的优化研究提供了借鉴。  相似文献   

6.
数据挖掘要在实际应用中发挥作用,高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台是重要的技术基础。通过实例验证,提出了一种快速有效的多层多维关联规则增量更新算法。  相似文献   

7.
本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足.提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。  相似文献   

8.
Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率.  相似文献   

9.
关联规则挖掘通过发现密切相关项集的方法已经在商业决策中被广泛使用.现针对关联规则挖掘的经典算法Apriori需要重复多次扫描整个数据库导致在空间和时间方面有很大负载的问题,提出了根据研究者所感兴趣的项集作为关联规则的结果,采用对数据库进行类标签压缩来减少迭代次数.通过实验显示该方法可以有效提高Apriori算法的效率.  相似文献   

10.
本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果.  相似文献   

11.
本文主要分析了数据挖掘的相关概念及其过程,介绍了关联规则的提取方法、遗传算法的基本要素、操作技术、基本步骤等。最后结合相关实例提出了在遗传算法当中进行关联规则的数据挖掘方法。  相似文献   

12.
日志是计算机取证、入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法,针对基于置信度-支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法。实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性。  相似文献   

13.
结合遗传算法全局优化的特点,本文提出了采用遗传算法与Apriori方法结合的改进算法,并将其应用于关联规则挖掘过程。改进算法具备较好的全局优化的特性,特别是在深度挖掘和小关联度挖掘的方面,较传统算法的效率有所提高。  相似文献   

14.
关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。  相似文献   

15.
根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。  相似文献   

16.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现.实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性.  相似文献   

17.
数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apfiori算法的改进研究,  相似文献   

18.
关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着大量数据的收集和存储,人们对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣,Apriori算法就是经典的关联挖掘算法。文章分析了Apriori的算法思想、算法描述及实际应用。  相似文献   

19.
本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。  相似文献   

20.
首先,针对铝工业从采矿到电解铝加工的整个生产过程,分析了生产吨铝的基本能耗情况,并提出了基于相关性分析的关联规则挖掘算法。然后,运用C语言实现了算法,完成了对铝工业生产过程中大量能耗数据的关联规则挖掘,找出了其中相关性最密切的变量,并通过控制该变量来指导铝工业生产的节能降耗。  相似文献   

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