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1.
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
彭茹 《北京城市学院学报》2005,(4):82-86
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
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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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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
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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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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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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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《洛阳师范学院学报》2021,(2):60-66
大数据时代,如何透过海量的数据洞察消费者需求,掌握其购买规律,采取恰当的营销策略,已成为以超市为代表的传统零售企业亟待解决的问题.本文基于一家大型连锁超市的日常交易数据,运用R语言进行了关联规则分析,并将结果可视化.根据商品间的强关联规则发现了顾客购买习惯的内在共性和实体零售企业在营销策略方面存在的问题,并提出了相关建议及改进措施. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(16)
本文对数据挖掘领域中的关联规则进行了阐述,介绍经典算法Apriori,运用关联规则对悉尼一家超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度,挖掘出商品中隐藏的实用价值,进而在实际销售运作中有效地避免这类错误,给超市公司提出适当的货架销售建议与货架摆放依据,利于增加超市公司的运营利润. 相似文献
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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
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针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,分析了常用于入侵检测技术中的数据挖掘方法,并将关联分析与分类分析应用到基于主机日志的异常检测中,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统进行了研究.实现了一个基于主机日志数据的挖掘模块,通过对IIS日志文件的挖掘,生成访问异常关联规则,为入侵检测系统服务. 相似文献
12.
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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《佳木斯教育学院学报》2015,(12)
本文主要通过分析一些有职业特点的集团用户其消费行为,从他们所使用的增值业务中发现关联,从而识别其消费特点,帮助通信企业有效的进行业务推广和客户服务。本文对数据挖掘里的关联规则知识进行分析,并根据徐州市某高校师生手机消费情况做了调查,抽取、存储调查数据,建立相应的模型;提出了适合高校师生消费的客户关系管理系统新算法;对徐州市某高校师生消费数据进行挖掘,验证规则的有效性,从而形成推荐知识。 相似文献
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在云计算背景下,海量数据信息相互影响,对原本的关联规则形成冗余干扰,导致当前以线性思维为主导的挖掘平台受到冗余干扰的影响,挖掘效率低下。为此,在分析传统方法弊端的基础上,提出了基于分布式思维的数据挖掘平台设计方法。为了解决冗余干扰问题,设计了一种冗余消除算法,以计算区域之间的相似度,形成分布式挖掘关联。试验结果证明,这种分布式数据挖掘平台可达到数据搜索简单、快速,且降低成本的目的。 相似文献
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孟凡奇 《吉林广播电视大学学报》2007,(6):126-128
客户关系管理已成为当前企业决策管理的重要部分,而数据挖掘技术为客户关系管理提供了良好的支持。本文介绍了关联规则挖掘在客户关系管理中的应用,利用Apriori算法对客户数据库进行关联分析,并明确了数据挖掘在CRM系统中的重要性。 相似文献
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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
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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
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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