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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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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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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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教学质量评价是学校教学管理的重要组成部分,数据挖掘在教学质量评价中的应用广泛.文章概述了数据挖掘的基本概念和方法,在教学质量评价的数据挖掘中,给出了粗糙集理论、关联规则,以及改进的关联规则算法的应用方法,并指出了教学质量评价中数据挖掘的详细步骤. 相似文献
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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法. 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。随着数据库的不断变化,关联规则的增量更新变得尤为重要。为了更好地对关联规则进行有效的更新,对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析,指出其优缺点;提出了一个改进的关联规则算法PFUP。该算法减少了候选项集数目,从而减少扫描数据库D的次数,提高了效率。 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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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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基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和遗传算子的设计方面进行讨论分析。通过对早熟问题的分析并改进自适应算子,提高了算法的效率,使算法在相对稳定的动态种群规模中寻找优质解。 相似文献
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在现有的网格和数据挖掘技术基础上,研究OGSA面向服务的体系结构,建立了网格平台下的分布式数据挖掘系统模型。基于该模型。对经典关联规则算法FP—tree算法作了改进,提出分布式频繁模式挖掘算法,并对该模型和算法进行了分析、测试、和评估。 相似文献
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借助于数据挖掘技术,可以从大量的、复杂的数据中提取有用的信息。本文介绍了数据挖掘的技术特点,重点讨论了关联规则在零售业数据分析中的应用。 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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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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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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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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数据挖掘算法中的关联规则算法对大量数据的项集分,可以发现它们之间存在的有意义的关联.本文将改进的Apriori算法应用于高校教务管理系统,对历届学生各门课程成绩进行了分析,探讨了高等学校课程间的相关性问题,得出了具有一定可信度和支持度的课程相关性规则,可为现行教学计划的优化和学生选课提供决策支持. 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。同住规则问题的提出，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住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