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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 851 毫秒
1.
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   

2.
关联规则是数据挖掘的核心内容之一,通过关联规则的挖掘可以找到繁杂的数据中隐藏的有用信息。通过对已经成功就业的学生具备的知识和能力进行关联规则挖掘,可以挖掘出各个行业成功就业需要具备的知识和能力,从而有针对性地指导学生就业和择业。  相似文献   

3.
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   

4.
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   

5.
课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.如何从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出数据间的关系,是检查教学效果和提高教学质量的重要途径.数据挖掘就是从大量数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的关联信息和知识的过程,被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一,是信息产业界最有前途的交叉学科.关联规则是数据挖掘的一种重要模式.  相似文献   

6.
关联规则挖掘是当前数据挖掘研究的主要模式之一,但当支持度阈值较低或数据集中存在大量长模式时,可能产生大量的关联规则,这将给人们的理解和从中发现有趣的模式造成一定的困难.因此,关联规则的精简成为一个新的研究热点.  相似文献   

7.
关联规则的数据挖掘系统结构及模型的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据挖掘是一种数据分析处理技术,其主要特点是对数据库、数据仓库或其它数据源中的数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助企业和科研决策的知识。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向。本文对基于关联规则的数据挖掘技术进行了研究,并提出了一个数据挖掘工具集原型。  相似文献   

8.
关联规则是数据挖掘的重要方法之一, Apriori是传统关联规则中的经典算法。提出基于大量商品价格的数据集,分别建立单维和二维商品价格关联规则模型,挖掘单维和二维商品价格的强关联规则。通过对比分析单维和二维商品价格强关联规则,以发现同类或价格关联度高的相关产品。  相似文献   

9.
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   

10.
近年来,数据挖掘备受青睐,它可以从大量数据集合中提取隐藏的知识。如何实现既找到数据中隐藏的知识,又不透露其中的敏感信息尤为关键。隐私保护数据挖掘(PPDM)能够实现对敏感信息的保护,关联规则隐藏是PPDM技术中的一种,用来保护敏感性的关联规则。总结了关于隐私保护的数据挖掘方法并指出了其优缺点,同时重点对关联规则隐藏算法进行了分析。  相似文献   

11.
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   

12.
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果.  相似文献   

13.
利用决策树数据挖掘技术对英语专业学生相关数据信息开展了实验研究,提出了基于实验数据集的决策树挖掘模型,并据此提取了英语专业学业影响因素的关联规则.  相似文献   

14.
常浩 《太原大学学报》2013,14(2):127-130
数据挖掘是从事务数据库中抽取有用的知识和感兴趣的模式,而从事务数据库中发现关联规则是最常见的挖掘技术之一。提出一个遗传模糊关联规则挖掘框架和综合聚类、模糊和遗传概念的多最小支持度的遗传模糊关联规则挖掘算法。该算法从定量事务数据库中抽取合理的多最小支持度值、隶属函数和模糊关联规则,首先使用k—means聚类算法采集相似项目,然后初始化一个种群设定相同的支持度值,每一个染色体通过需求满足的标准和隶属函数的适应性来评估是否满足其适应度。  相似文献   

15.
研究数据挖掘领域中的关联规则及其在学生成绩分析中的应用.设计并实现学生成绩关联规则分析系统,利用该系统对学生成绩进行分析,得出学生不同课程之间的联系及不同课程对总成绩的影响,从而为教学工作提供指导作用.  相似文献   

16.
对基于关联规则的数据挖掘算法进行了研究,对经典的频繁项集计数算法进行了改进,提高了关联规则数据挖掘的效率。优化结果证明了关联规则算法在医学科研实验室数据挖掘中的重要作用。  相似文献   

17.
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   

18.
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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