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相似文献
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1.
多最小支持度策略的关联规则挖掘方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
关联规则的数据挖掘是当今数据挖掘领域的重要内容之一 .国内现有的关联规则挖掘算法大多是在最小支持度的限定条件下 ,发现挖掘数据的各属性间的所有关联型知识 .而事实上由于基于不同数据属性的事件的发生频率是不同的 ,这样仅通过唯一的支持度限定的挖掘就无法正确反映挖掘对象本身的特征 .本文从客观事实的本质出发 ,在原有 Apriori算法的基础上 ,采用了一种多支持度的关联规则挖掘策略 .最后通过实验结果表明 ,这种挖掘方法能够更加准确和高效地进行知识挖掘 .  相似文献   

2.
关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
李峰  姜丽莉 《软件》2011,32(2):85-86,114
为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识,来指导煤矿安全预警工作,本文将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点,对数据进行了预处理后,采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统,用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后,就可以挖掘出关联规则。  相似文献   

3.
关联规则的数据挖掘是当今数据挖掘领域的重要内容之一。国内现有的关联规则挖掘算法大多是在最小支持度的限定条件下,发现挖掘数据的各属性间所有关联型知识,而事实上由于基于不同数据属性的事件的发生频率是不同的,这样仅通过唯一的支持度限定的挖掘就无法正确反映挖掘对象本身的特性,本文从客观事实的本质出发,在原有Apriori算法的基础上,采用了一种多支持度的关联规则挖掘策略,最后通过实验结果表明,这种挖掘方法能够更加准确和高效地进行知识挖掘。  相似文献   

4.
本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块  相似文献   

5.
本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块  相似文献   

6.
对网上银行系统的数据进行了预处理,完成了关联规则的分析,给出了关联规则数据挖掘过程。根据设定的挖掘目标在Weka平台上采用Apriori算法对银行系统的数据进行了数据挖掘。结果表明,挖掘出的关联规则达到了预定要求,对其他相关领域的数据挖掘有一定的研究价值。  相似文献   

7.
研究了关联规则分类算法,应用关联规则Apriori算法,对远程教育考试系统数据样本进行数据分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,可以为教学和考试环节发挥调节、控制、指导作用,为远程教育管理提供合理、科学的决策支持.以分类关联规则挖掘为主线,研究了数据挖掘流程中数据预处理技术、分类关联规则挖掘建模及实施应用等过程的实现.实验结果表明,该分类应用系统实现了对考试数据的自动分类,具有较好的分类运算速度.  相似文献   

8.
设计并实现了一个基于Apriori算法的关联规则挖掘系统.该系统采用Java技术,具有可移植性强、人机交互界面美观、实用性强等优势,可以对频繁项集和关联规则进行挖掘.并对系统进行了测试,发现当数据规模相同时,最小支持度越大,Apriori算法挖掘时间越短;当最小支持度相同时,数据规模越大,Apriori算法挖掘的时间越长.  相似文献   

9.
关联规则技术在教学评价中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
主要研究了基于知识发现的教学评价系统的开发过程,介绍了系统开发工具及关联规则挖掘等主要功能子模块的设计和实现.论文应用关联规则Apriori算法,对教学评价数据样本进行数据分析,使用数据库中用户交互数据记录,利用最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,为教育教学活动发挥指导作用,为教学管理提供合理、科学的决策支持,并且提出了对系统进一步的改进建议.  相似文献   

10.
关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上.介绍了该算法的c#实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。  相似文献   

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