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关联规则是数据挖掘的重要研究方向之一,Apriori算法是利用关联规则进行数据挖掘中的一个最经典的算法。通过对Apriori算法进行研究分析,发现该算法具有产生大量候选项集和多次扫描数据库的缺点。提出了一种基于矩阵按位存储的改进型Apriori算法,该算法将数据库中的数据读入内存,用矩阵按位存储数据,使用按位运算计算项集的支持数,提高了支持数计数的效率,从而提高了关联规则挖掘的速度和效率。 相似文献
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关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法.Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示.K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率. 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法，本文在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进，从而提高图书馆数据资源的利用率，提高图书馆服务层次。 相似文献
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结合了分布式入侵检测技术和数据挖掘技术,对基于数据挖掘的分布式入侵检测系统进行了研究.在对经典的关联规则挖掘Apriori算法改进的基础上,提出了适用于分布式入侵检测系统中基于网络数据源的关联规则挖掘DZApriori算法. 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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关联规则在数据挖掘中扮演着十分重要的角色,而Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要算法。其中Apriori算法的主要开支是产生大量候选项集和重复遍历数据库,FP-growth算法的主要开支是重复创建和遍历条件FP树。在介绍两种算法基础上,提出了一种新的算法,使Apriori算法产生的候选项集不是查找数据库而是查找FP-tree来确定是否为频繁项集。实际测试表明,在一定的条件下,新算法的效率高于原先的两种算法。 相似文献
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控制出生性别比是计划生育管理中的难题,如何通过对育龄妇女的信息进行处理,辅助决策人口宏观政策是政府信息化建设的更新更高目标。本文介绍了数据挖掘技术的概况,详细讨论了数据挖掘中的关联规则方法,通过引入Apriori算法并进行改进,设计一种适合目标数据库的改进算法对影响出生性别比的因素进行客观的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,找出各种因素的影响程度,实现对结果的初步分析。 相似文献
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研究了基于关联规则的Apriori算法、FP-Growth算法,分析了两类算法的缺点.提出利用遗传算法改进关联规则挖掘算法,给出了属性种群和规则种群的适应度函数,并且给出了具体的算法流程.利用某企业服务网站WEB服务器的使用日志,来测试3种算法的性能.实验结果表明,改进算法的运行时间最短,提高了数据挖掘效率,完全可以应用于电子商务系统中. 相似文献
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关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用 总被引：12，自引：2，他引：10
介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法,进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。通过实验分析表明,借阅历史数据在经过一定的预处理后,用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息,这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(6)
介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。 相似文献
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数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD）,是自动或方便地提取代表知识的模式。本文以高校教学管理中的数据为研究对象,使用关联规则Apriori算法,对教学管理信息系统中产生的数据进行数据挖掘,取得频繁项集,为教务管理工作提供指导和分析,并为教务工作提供了一种研究思路和分析方法。 相似文献
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随着计算机网络技术的不断发展,防火墙在应用上的不足引导人们探索新的防御技术,入侵检测系统[1(]IDS)随之诞生。首先阐述了入侵检测技术概念和模型,然后分析了数据挖掘技术和Apriori算法,第三提出了一种在数据挖掘技术上的入侵检测系统,并将数据挖掘中的关联规则算法应用到实际中,得到了很好的效果。 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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阐述和分析了数据挖掘中关联规则的算法，提出了在数字图书馆中构建推荐系统模型。本文采用Apriori算法，并根据实际的应用对算法进行改进，克服算法弱点，提高推荐精度，实现数字图书馆的个性化服务。 相似文献
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介绍了关联规则数据挖掘技术,特别是Apriori核心算法,并对Apriori算法进行了Hash优化。以某市的犯罪信息数据库为实例,将改进后的关联分析技术应用其中,以便发现犯罪行为特点及犯罪嫌疑人特性等潜在的联系,为公安部门的战略部署、决策指挥、侦查破案、治安管理等提供依据。 相似文献
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针对目前用户对电子政务个性化信息服务的迫切需求,为了更好地服务用户,本文将数据挖掘中的关联规则分析方法应用于电子政务个性化信息服务中,运用Apriori算法对用户日志文件进行分析,得出了用户访问页面之间的关联规则,为电子政务个性化信息推送提供有力的数据支持。 相似文献