数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用

目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛.大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息.基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系.以超市购物为例,目的在于找出顾客所购买商品之间的内在关联.利用Apriori算法的先验原理,减少Apriori算法在搜索频繁项目集时对候选式的搜索次数,并在对顾客购买的商品模型进行抽象的基础上,利用vc++与access数据库实现的算法系统,对所购买的商品之间的内在关联进行模拟分析.根据得到的数据分析出置信度较高的几种商品,通过对这些商品集中摆放,可以提高收益,从而证明改进的Apriori的实用性.     

PROLOG语言在数据挖掘Apriori算法中的实现

该文在介绍事务数据库及其关联规则的基础上,对挖掘布尔关联规则频繁项集的Apriori算法进行了具体描述,并使用ext-PROLOG语言加以实现。     

Apriori改进算法及其在课程相关性分析中的应用

该文分析与研究了Apriori算法,指出其在实用中存在的主要问题。鉴于此,该文提出了一种改进的关联规则挖掘算法,使其可以有效地压缩数据规模,并给出了改进后的关联规则算法描述。最后将其应用于课程相关性分析,得到了有益于课程设置挖掘结果。实验结果表明了算法性能优良,提高了数据挖掘执行的效率。     

基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策分析

随着时代的进步和科学技术的发展,数据资源越来越多,但是信息贫乏的困境却依然无法摆脱,于是如今开始大力对新的数据分析方法和工具进行查找,从海量数据中将有用知识给提取出来。针对如今Apriori算法效率的瓶颈,就需要提出策略来改进本算法。本文简要分析了基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

一种改进的Apriori算法在交通信息化中的应用

基于关联规则理论,在传统的单维单层布尔型Apriori算法的基础上提出一种改进的多维多数据类型Apriori算法,将算法用于分析复杂的交通事故数据库.理论分析和实验数据表明,算法是有效可行的,实验结论达到了交通管理部门的预期要求,可以用于辅助相关部门作出道路交通改进工作的决策.     

Apriori算法的改进与应用

针对数据挖掘中关联规则中Apriori算法会产生庞大的候选项集和对数据库的扫描时计算机会承担较大的I/O开销等问题,提出了一种改进方法。该方法通过对候选项集的先验剪枝和对数据库各项集进行监视优化,从而动态减少扫描项集数目,使每次扫描数据库都是精简高效的。实验证明了改进算法能有效提高挖掘速率。     

关联规则Apriori算法在学生信息管理中的应用

如何将现代化信息处理技术运用到学校的管理工作中，提高工作效率，同时从中获取有效信息，帮助决策，是目前各校面临的一项重要工作。本文就以高职院校中的学生信息管理为例．研究了数据挖掘理论在其中的应用。     

挖掘关联规则中的Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Ａｐｒｉｏｒｉ算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。     

Apriori算法的改进及其在电子商务中的应用

提出一种可以通过对项目集中的元素赋以权值的方法,在计算项集(商品)的支持度的同时考虑项集(商品)的出现频率和重要性.这样数据挖掘中的关联规则就可以在电子商务中得到很好的应用.     

Apriori算法在红外光谱数据挖掘中的应用

简要地介绍了在大规模数据库中挖掘关联规则的Apriori算法 ,给出了红外光谱数据库知识发现的空间表示方法 ,并根据红外光谱数据挖掘的特点改进了Apriori算法中支持度的计算与频繁集的确定过程 ,运用统计方法把挖掘结果形成可视的特征谱带 -化学基团规则式 ,通过具体的挖掘事例对挖掘结果进行分析与评价。挖掘出的规则式和波谱分析理论比较结果证明了挖掘结果的正确性 ,说明改进过的Apriori算法挖掘红外光谱数据库的有效性     

Apriori算法在红外光谱数据挖掘中的应用

简要地介绍了在大规模数据库中挖掘关联规则的Apriori算法,给出了红外光谱数据库知识发现的空间表示方法,并根据红外光谱数据挖掘的特点改进了Apriori算法中支持度的计算与频繁集的确定过程,运用统计方法把挖掘结果形成可视的特征谱带－化学基团规则式,通过具体的挖掘事例对挖掘结果进行分析与评价。挖掘出的规则式和波谱分析理论比较结果证明了挖掘结果的正确性,说明改进过的Apriori算法挖掘红外光谱数据库的有效性。     

数据挖掘中关联规则Apriori算法

深入研究关联规则算法, 针对Apriori算法瓶颈问题提出了一种改进算法, 该算法在构建向量矩阵的基础上, 只需要扫描一次事务数据库, 通过优化连接和剪枝, 提高了算法的运行效率. 研究和实验表明, 改进后的算法在大规模的事务数据库中, 较Apriori算法有明显的优势.     

病历随访系统中数据挖掘的Apriori算法研究

从存储成千上万份病历的病历随访数据库系统中挖掘出诊断所需的有价值数据,需要掌握有效的挖掘算法实现诊疗方面的数据挖掘.详细论述了数据挖掘的理念和如何根据病历随访数据库内庞大的数据群建立所需的关联规则方法.通过Apriori规则算法分析,建立起目的性极强的数据间的关联规则.通过讨论可以看出选择恰当的关联规则算法不仅可以提高在病历随访数据库中数据挖掘的效率,而且为建立某种疾病的诊疗信息库奠定了基础.     

用VB对基于Apriori算法的数据挖掘的实现

Apriori算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。文章以100期彩票的开奖结果作为挖掘对象，利用该算法从中找出相对频繁出现的数字组合，并用VB进行了程序实现。     

医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进

医学数据挖掘是提高医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策的需要。分析了医疗数据的特点,并以慢肺阻疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一些算法的改进措施,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于原来算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。     

关联规则在超市购物系统中的应用

互联网技术在带给我们一个信息爆炸时代的同时,也极大地增加了从浩瀚数据堆里寻找有用知识的困难程度。面对不断拓展的数据规模,对海量信息的搜索、管理以及实时处理能力将面临严峻的挑战。文章主要介绍基于Apriori算法关联规则的具体应用。     

基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型

针对Apriori算法的局限性,本文在此算法的基础上应用基于划分技术的方法,并结合遗传算法的特点建立一种改进的Apriori算法和遗传算法的关联规则挖掘模型。同时对此模型中遗传算法的早熟问题进行研究,通过模型中的一个应用实例,证明了此模型在关联规则挖掘中是可行的,有效的。