关联规则挖掘在医保稽查中的应用研究

关联规则挖掘是从事务数据库中发现大量数据中项集之间存在的有意义的隐藏关系。本文探讨了关联规则挖掘如何应用于医保稽查工作,并论述了对Apriori算法进行的具有针对性的改进。     

关联规则在高校招生录取决策中的应用研究

根据当前高校招生政策中存在的主要问题，利用数据挖掘技术中的关联规则，以某高校招生录取信息库数据为实验进行了标准化、离散化处理，并采用经典Apriofi算法进行挖掘，找出了信息间的隐藏关系，并得到了合理可靠的关联规则，从而为高校录取提供了有效的决策作用。     

关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。     

基于关联规则的数据挖掘技术在铁路物流行业中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术中关联规则的基本概念以及Apriori算法,并将其应用到铁路物流行业管理系统中,从而得到货物种类及运输方式之间相互关联的知识,更好的帮助铁路物流行业调整乃至开发新的运输产品,提高铁路物流的效益。     

关联规则挖掘在旅游突发事件预测中的研究

基于数据挖掘中的关联规则挖掘及Apriori算法,研究了在旅游行业中用挖掘得到的规则对突发事件进行预测的方法.对突发事件进行了预处理,对与突发事件相关的规则进行了挖掘,提出了改进的关联规则算法,并获得了有意义的规则输出,并对这些关联规则在旅游业的应用进行了研究.     

关联规则在图书馆读者借阅记录中的挖掘应用

本文在图书馆管理系统中引入数据挖掘技术,利用关联规则的Apriori算法对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行实际挖掘,并将挖掘结果进行分析,以指导图书馆的读者服务工作。     

关联规则在图书馆的应用分析

介绍了关联规则及其核心算法Apriori算法,利用关联规则技术对成都大学图书馆的信息流进行了相关分析,对学校图书馆的优化建设提出了科学的建议。     

关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用

简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师的教学工作,优化图书馆的馆藏布局。     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.     

关联规则挖掘在道路交通事故分析中的应用

城市机动车数量的增加已经导致城市交通事故的频繁发生,能否对已发生事故做出正确的分析将直接影响到能否对未来类似事故的成功避免.随着社会的发展,道路交通事故系统的复杂性也在逐渐增强,传统的分析、预防方法已呈现其局限性.现提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术分析大量交通事故记录的方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律,以期为道路安全管理提供科学的决策依据.通过该方法,我们可以有效地识别和发现事故数据的新模式,且能为交通管理决策提供有效支持,该方法易于实现,便于推广.     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用

将关联规则挖掘算法Apriori应用于学生成绩分析中，挖掘出隐藏的关联规则，从而发现课程之间的关联关系，为今后教务部门的课程设置以及教师的授课提供参考。     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

关联规则挖掘算法初探

本文根据Apriori算法的不足,提出了一种针对关系数据库关联规则挖掘的Apriori改进算法,用以提高数据挖掘的效率。     

基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用

关联规则挖掘是数据挖掘中重要内容之一。使用Apriori算法,根据病人的症状及疾病进行对病人的就诊资料挖掘,归纳出症状及疾病之间关联规则,并简要探讨其在医疗信息系统的应用。     

Apriori_Q:关联规则的有效求解

通过对Apriori算法的分析，提出了一种关联规则挖掘的改进算法Apriori_Q。该改进算法减少了模式匹配和对数据库访问的次数，理论分析与实验结果表明，Apriori_Q提高了关联规则生成的效率，因而更具有实用价值。     

增量关联规则挖掘算法在犯罪行为中的应用研究

通过分析传统的关联规则挖掘算法(Apriori算法)不能有效地挖掘出新的增量犯罪行为的问题。提出基于敏感参数的Apriori改进算法,通过实例对改进前后的算法运算结果进行验证,结果充分表明了改进算法在挖掘新的犯罪行为信息中的有效性,为关联规则挖掘方法在公安信息化工作中的应用提供了新的思路。     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。