利用数据挖掘的关联规则方法来解决网络拥塞的问题

随着WWW上信息的爆炸性的增长，在如此大量的数据中发现有用的信息变得困难。因此．将传统的数据挖掘与Web结合进行Web挖掘，已成为数据挖掘的一个重要和繁荣的子领域。本文在研究Web挖掘关联规则的基础上，提出了一种采用关联规则的方法解决网络拥塞问题。     

利用数据挖掘的关联规则方法来解决网络拥塞的问题

随着WWW上信息的爆炸性的增长,在如此大量的数据中发现有用的信息变得困难。因此,将传统的数据挖掘与Web结合进行Web挖掘,已成为数据挖掘的一个重要和繁荣的子领域。本文在研究Web挖掘关联规则的基础上,提出了一种采用关联规则的方法解决网络拥塞问题。     

一种用于快速关联规则挖掘的分段信息表生成算法

对关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题。在挖掘之前先对数据库扫描,以获得一些辅助的信息,能极大地加速挖掘过程。ARSC算法以建立一种称为分段信息表的数据结构来提高关联规则挖掘的效率。分段信息表所占用的空间很小,生成所需要的时间也很短,却能够获得很好的性能。它还有很强的通用性,能在多种数据挖掘任务和多种算
算法中使用。     

关联挖掘技术在图书馆推送服务中的应用研究

关联规则是数据挖掘的主要的技术之一,本文阐述了图书馆个性化信息推送服务以及关联规则数据挖掘技术,介绍了基于Apriori关联算法在图书馆读者借阅历史数据分析中的应用,论述了关联挖掘分析结果对图书馆推送服务的积极作用。指出了在使用关联规则中可能会存在的若干问题,并对相关问题提出了一些解决方法。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

随着大型数据库系统在各行业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究课题,被广泛地应用。伴随挖掘数据库的规模不断发生变化,对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。     

旅游信息数据挖掘中数量型数据的转化和分析研究

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。其中关联规则(AssociationRules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文论述了如何改进关联规则算法,使之可以挖掘数量型数据,并利用改进的关联规则算法对游客数据进行数据挖掘,从而得到一些对旅游经营有用的知识。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程.普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新,然后再利用更新的关联规则进行数据挖掘,这就是增量式挖掘关联规则的方法.     

关联规则挖掘中一种实视图选择策略

关联规则挖掘是数据挖掘问题中一个典型任务。其挖掘响应时间是数据挖掘系统中重要的问题之一。为了高效解决这一问题,给出了关联规则实视图的概念以及相应的代价模型;提出了针对数据挖掘环境的实视图选择算法,以便在存储空间约束的条件下,取得较好的查询性能。实验结果表明,该算法能有效地选取实视图,从而大大提高关联规则挖掘算法的效率。     

关联规则挖掘理论及其应用研究

关联规则是数据挖掘的重要概念,其应用研究是目前数据挖掘研究的热点之一.本文针对目前学校教学评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理问题,为了解决这些问题,在查阅大量资料,并通过教学评价数据的有效挖掘,运用关联规则挖掘理论技术,构建教学评价新模式,从而使教学评价公平、公正、合理和高效,并通过实例阐述其在教学评价中应用的重要性.