关联规则挖掘在经济林害虫预测中的应用研究

将关联规则理论引入兰州市主要经济林重点害虫数据分析中,利用提出的一种Apriori算法的变形算法MARBDT在害虫数据构建的信息表上提取决策关联规则,建立了经济林害虫发生规律的预测模型,为本地的害虫防治提供辅助决策.     

遗传算法在关联规则挖掘中的研究与应用

首先对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了介绍,根据关联规则的要求和特点,结合遗传算法的思想。提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并给出一简单实例,说明本文方法的有效性。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用

随着网络技术的飞速发展,电子商务已经作为新型商务模式,在给我们带来便捷体验的同时也带来了信息过量的问题。用户在大量产品信息中需要花费更多的时间来寻找所需的商品或服务。此时,数据挖掘就能够解决这方面问题,利用关联规则的挖掘技术,找到销售商品之间存在的联系,可以帮助商家进行商品推荐和进销存管理等。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

该文尝试和遗传算法挖掘关联规则，并结合图书馆智能型读者测评系统，给出了一个基于遗传算法进行了关联规则挖掘的实例。     

关联规则挖掘研究

关联规则挖掘是数据挖掘的知识模式中比较重要的一项任务,它的目的是发现数据集中所有的频繁模式。根据关联规则定义及属性,可发现关联规则。利用Apriori算法实现了关联规则的挖掘,关联规则可以产生清晰有用的结果;可以广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律,是完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

多维关联规则挖掘在彩铃推荐中的应用

随着彩铃业务的迅猛发展,彩铃精细化营销的需求日渐突出,单维关联规则难以满足新上线铃音、重点铃音的推荐需求。本文提出了基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法在彩铃推荐方面的具体应用方法,有效解决了新上线铃音的推荐问题;并在彩铃推荐过程中提出了铃音的“推荐权重”概念,解决了重点铃音的重点推荐问题。     

关联规则挖掘算法在分类中的应用研究

提出了一个基于关联规则挖掘算法的医疗数据分类方法。介绍了关联规则的理论基础、关联规则挖掘算法及其在医疗数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌数据进行挖掘。获得了分类的实验结果,该模型系统达到了较高的分类准确率,证明了数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

关联规则挖掘在数据录入、校对系统中的应用

本文介绍了关联规则挖掘在数据录入、校对系统的设计思路、体系结构和实现要点。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

一种事务互补挖掘算法的研究及应用

提出一种事务互补的挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集。该算法用事务互补搜索策略产生候选项,使用频繁项目集修剪其子集和非频繁项目集修剪其超集策略减少候选项;在计算支持数时使用了二进制的逻辑运算和事务特性,提高了算法的效率。将其应用到横向空间关联规则挖掘中,实验表明该算法是快速而有效的。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的研究

针对Apriori寻找频繁项集问题,提出了基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法。该算法结合项集的有序特性,使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列,这样得到的候选频繁项集的集合是最小的,大大减少了候选频繁项集的数量,而且能保持频繁项集的完整性,从而节约了计算开销,提高了算法的效率。     

分布式抽样关联规则挖掘算法的研究

介绍了假日旅游信息数据挖掘的概念,提出了一种改进的分布式抽样关联规则挖掘算法DS-ARM,给出了算法的实现过程,并对算法性能进行了测试,利用DS-ARM算法对假日旅游者在目的地的旅游行为模式进行了研究。     

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题，本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论，进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后，用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则，以指导学生的选课。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,通过对事务数据库的布尔化表示,提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量,从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库,同样也有较好的应用。     

加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用

介绍了关联规则的常用理论,研究了关联规则中的标准Apriori算法,针对其不足进行了有益的改进,提出了一种新的加权关联规则挖掘算法,并分析了其主要特点。通过把该算法用于电子商务数据挖掘中,并与标准Apriori算法的对比分析,证明了这种新的加权关联规则挖掘算法的有效性。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于无向项集图的动态频繁项集挖掘算法.当事务数据库和最小支持度发生变化时,该算法只需重新遍历一次无向项集图即可得到新的频繁项集.该算法不仅简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间等优点.     

基于改进的Apriori算法的学位预警应用研究

分析了基于关联规则的数据挖掘技术原理,描述了经典的Apriori算法的原理及在实际应用中的弊端,并在此基础上运用精减频繁项集、运用多关键字排序重排频繁项集、压缩数据库方式以及算法中止条件方面对Apriori算法进行改进,并成功应用于高校学位预警系统中。     

基于频繁项集挖掘算法的改进与研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2～4倍。     

关联规则算法在法规备案审查工作中的应用

根据宪法和有关法律规定,全国人大常委会监督宪法和法律实施可以采取多种形式,法规备案审查正是其中一个重要的监督方式.我国的法规备案审查制度包含着违宪性审查和违法性审查两个层次的内容,其最高层次的法律渊源是宪法.现行宪法规定,全国人大常委会有权撤销国务院制定的同宪法、法律相抵触的行政法规、决定和命令,撤销省、自治区、直辖市国家权力机关制定的同宪法、法律和行政法规相抵触的地方性法规和决议.法规审查是一个复杂的过程,对具体负责审查工作的人员有极高的法律法规知识要求.因此,提高法规审查的科学性、客观性和准确性,是当前法规审查工作重要的课题.本文结合当前法规备案审查的实际,提出了法规关联分析评价指标体系,应用于法规审查工作中,并在此基础上设计并实现了法规备案审查系统.