图书流通关联规则分析     

何欢 《图书馆杂志》2011,(7):63-68

关联规则是数据挖掘领域一个重要的研究任务。文章首先介绍关联规则的基本概念和常用的关联规则算法。接着以上海交通大学两年的图书流通数据为研究对象,利用关联规则和Apriori算法,分别对图书的类别和特定图书的借阅关联性做出分析,得出图书大类和一些单本图书的借阅关联性特点,最后在此基础上为图书馆工作和个性化服务提出合理建议。  相似文献   

用数字化定量分析物理课堂教学     

蒋廷松 《湖南科技学院学报》2008,29(8)

文章用信息技术对物理课堂教学进行了教学行为的分类分析,得到了一系列可视化的数据。之后采用S-T分析数据,挖掘的关联算法,用一系列的数据分析出了教师课堂教学的教学风格,提问策略。最后根据分析出来的数据给出了相关的评价和建议。  相似文献   

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用     

应振潭 《人天科学研究》2009,(8)

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。  相似文献   

基于遗传算法的实验室排课系统设计与实现     

金民锁 《实验室研究与探索》2010,29(3)

由于排课问题是一个NP完全优化问题,采用遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,能够非常有效地解决NP完全的组合优化问题,并且解决了遗传算法在排课过程中的冲突问题。系统采用的是B/S网络结构,实践证明,系统运行良好。  相似文献   

关联规则挖掘在高校奖学金评定中的应用     

马耀兰 《宁夏师范学院学报》2010,31(6):54-57

将关联规则挖掘用于奖学金评测信息分析中,借助数据挖掘技术对奖学金信息进行深度挖掘,寻找与各个奖项相关联的因素.算法上,直接采用Apriori算法进行频繁项目集的发现.  相似文献   

运筹学发展的回顾与展望   总被引：3，自引：0，他引：3  

胡晓东  袁亚湘  章祥荪 《中国科学院院刊》2012,27(2):145-160

运筹学是20世纪三四十年代发展起来的一门新兴交叉学科,它主要研究如何应用数学和计算的理论与方法对社会系统和工程系统做出最优或满意的决策。本文概述了运筹学的主要特征和方法,简述了运筹学的发展历程,综述了运筹学几个主要分支的发展状况,介绍了运筹学中十几个有代表性的难题,展望了运筹学未来发展的方向。  相似文献   

相关性分析在大学科技竞争力评价模型构建中的应用     

王俊  王建芳  李泽霞 《图书情报工作》2010,54(10):88-91

研究引入相关性算法,如最佳子集变量算法、二元变量相关性分析等,对用于大学科技竞争力评价的科学指标体系进行优化研究。通过获得的完整数据,分析2007年教育部23所高校的114个与科技相关的评价指标之间及这些评价指标与大学科技竞争力的相关性,获得大学科技竞争力评价的最优评价模型。在此基础上,利用其他年份的高校科技数据及ESI（Essential Science Indicator）的文献计量数据对最优评价模型的适用性与合理性进行验证,进而确定一套较为适用、合理的表征大学科技竞争力的指标体系。  相似文献   

Using genetic algorithms to evolve a population of topical queries   总被引：1，自引：1，他引：0  

Rocío L. Cecchini  Carlos M. Lorenzetti  Ana G. Maguitman  Nlida Beatríz Brignole 《Information processing & management》2008,44(6):1863

Systems for searching the Web based on thematic contexts can be built on top of a conventional search engine and benefit from the huge amount of content as well as from the functionality available through the search engine interface. The quality of the material collected by such systems is highly dependant on the vocabulary used to generate the search queries. In this scenario, selecting good query terms can be seen as an optimization problem where the objective function to be optimized is based on the effectiveness of a query to retrieve relevant material. Some characteristics of this optimization problem are: (1) the high-dimensionality of the search space, where candidate solutions are queries and each term corresponds to a different dimension, (2) the existence of acceptable suboptimal solutions, (3) the possibility of finding multiple solutions, and in many cases (4) the quest for novelty. This article describes optimization techniques based on Genetic Algorithms to evolve “good query terms” in the context of a given topic. The proposed techniques place emphasis on searching for novel material that is related to the search context. We discuss the use of a mutation pool to allow the generation of queries with new terms, study the effect of different mutation rates on the exploration of query-space, and discuss the use of a especially developed fitness function that favors the construction of queries containing novel but related terms.  相似文献   

Tackling the storage problem through genetic algorithms     

Lapo Chirici  ;Ke-Sheng Wang 《上海大学学报(英文版)》2014,(3):203-211

The capability automated warehouse in of a company to implement an an optimized way might be nowadays a crucial leverage in order to gain competitive advantage to satisfy the demand. The order picking is a warehouse function that needs to deal with the retrieval of articles from their storage locations. Merging several single customer orders into one, a picking order can increase efficiency of warehouse operations. The aim of this paper is to define throughout the use of ad-hoc genetic algorithm （GA） how better a warehouse can be set up. The paper deals with order batching, which has a major effect on efficiency of warehouse operations to avoid wastes of resources in terms of processes and to control possibility of unexpected costs in advance.  相似文献   

Apriori算法的研究与改进     

李平荣 《喀什师范学院学报》2014,(3):35-37

对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。  相似文献