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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 537 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
关联规则挖掘算法分析与比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于数据挖掘的数据量巨大,导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上,对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较,探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。  相似文献   

4.
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   

5.
随着信息技术的发展,数据量变得非常庞大,如何从海量数据中找到有用、有关联的信息,数据挖掘技术应运而生。Apriori算法作为重要的关联分析算法在这些年得到了广泛应用。主要介绍了关联规则的基本模型、Apriori算法的原理以及如何使用Apriori算法挖掘出有意义的关联规则。  相似文献   

6.
介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向.  相似文献   

7.
关联规则在学生成绩中的数据挖掘   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务管理部门安排课程提供参考。  相似文献   

8.
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   

9.
Apriori关联规则挖掘算法分析与改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
对数据挖掘及关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则的Apriori算法基本思想及其核心算法作了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进思路,同时对改进的Apriori算法进行了评价.  相似文献   

10.
提出了使用网格技术的关联规则数据挖掘及实施,并分析、比较了经典Apriori算法和分布式Apriori算法的实施结果。通过WEKA工具对预评估系统的效率评估,和中心数据库上的Apriori和先验Apriori算法性能分析。在网格环境下可以通过减少数据处理时间、资源优化、负载分担来提高计算网络的效率并减少成本,从而使用户得到计算量更大、成本更低、速度更快的计算结果。还介绍了基于网格环境的分布式Apriori关联规则算法,并解释了如何获取知识。  相似文献   

11.
关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能.  相似文献   

12.
为了分析计算机专业课开设的学期是否合理,在深入研究Apriori关联规则算法的基础上,采用Apriori算法对大学四年的计算机专业课成绩进行了关联分析实验,实验结果表明该方法能够验证各门课程开设的顺序是否合理,取得了良好的应用效果。  相似文献   

13.
介绍了数据挖掘中的关联规则分析的概念、特点和常用算法,并利用改进的Apriori算法对高职高专院校信息技术公共课考试成绩进行了分析指导。  相似文献   

14.
在介绍关联规则的相关概念后分析了关联规则经典的Apriori算法,探讨了Apriori算法在某商务网站用户行为分析中的具体应用,通过Apriori算法的挖掘结果分析出用户行为特征,即用户在点击购买不同商品时存在着某种必然或者大概率事件,从而改善网站结构,提高用户满意度.  相似文献   

15.
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   

16.
在数据挖掘算法中,Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上,提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩,减少事务数据库的平均长度,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。  相似文献   

17.
为明确中医治疗抑郁症用药规律,融合Apriori优化算法与Relim算法,采用数据挖掘技术进行分析。针对传统Apriori算法频繁扫描数据库从而生成大量候选项集的缺点,改变其原有剪枝方式以减少扫描次数。将改进后的Apriori算法与无需产生候选项集的Relim算法就中医治疗抑郁症的方剂数据进行关联规则分析,并绘制两个算法时间效率图。结果发现,两种算法在挖掘药物频繁项集与关联规则的结果基本相同,通过分析发现,中医常以疏肝、理气、补肾、滋阴等药物为主治疗抑郁症。改进后的Apriori算法可降低数据库扫描次数,较传统Apriori算法运行效率有所提高,Relim算法在空间利用率和时间执行率上均略优于改进后的Apriori算法。两种算法挖掘结果体现出中医治疗抑郁症注重疏肝理气、补肾滋阴、调理气血等特点。基于关联规则的方法可作为中医用药规律分析的重要工具。  相似文献   

18.
设计了一种基于遗传算法的关联规则算法,该算法将遗传算法和关联规则相结合.对遗传算法的编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子进行了分析,给出了所设计方法的具体步骤,并进行了试验.试验表明,改进后的算法的执行效率高于Apriori算法.  相似文献   

19.
关联规则挖掘的一种改进算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,文章对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法.  相似文献   

20.
使用数据挖掘技术可以从用户的图书借阅数据中挖掘有价值的信息,获得用户的借阅行为,为用户提供个性化图书推荐服务。传统的关联规则算法在使用前不进行数据清洗,导致单一用户的单一借阅记录在整体数据集中相对地变成了离群点,使Apriori算法的运行时间显著增加。本文根据数据集的支持度、置信度和过滤度的阈值进行数据清洗,再使用Apriori算法对清洗后的数据集进行关联规则分析。实验结果表明在大数据量和小数据量的情况下,带有数据清洗的Apriori算法的分析耗时更短,强关联规则更强,在个性化图书推荐领域中效果显著。  相似文献   

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