多维关联规则挖掘算法研究及应用

挖掘多维频繁项集是关联规则挖掘中的一个重要方向.本文提出了一种基于维约束和哈希枝术的多维关联规则挖掘算法-CPH算法,该算法采用维搜索技术对维进行约束,在此基础上利用哈希技术减少候选2-项集的数量,并采用压缩事务数据库技术对数据库进行剪枝,减少算法扫描数据库的次数,从而提高了多维频繁项集的求解效率.     

数据挖掘技术在商品销售预测方面的应用

本文主要从商品销售的同周期或近期销售的海量数据出发,把每一条购买记录做为一个事物,构成事务数据库,给定一个频率阙值,利用Apriori算法或改进算法,求出事物数据库的频繁项集,在频繁项集中,一方面可以统计出频率高的商品,进而可以对这些商品销售做出相应策略;另一方面,笔者又对频繁项集构成的商品样本集合进行归类,为决策者提供商品销售周期短的一些分类商品数据。     

基于数据流的频繁闭项集挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘的一项重要技术,它主要是通过频繁闭项集挖掘得到关联规则。因此,频繁项集挖掘算法的性能对关联规则挖掘算法起到了决定性的作用。基于数据流的频繁闭项集挖掘能针对数据流有效地挖掘频繁闭项集,本文主要分析基于数据流的频繁闭项集挖掘算法及其在关联规则挖掘中的应用。     

大数据驱动下移动货架的货位优化研究

随着商品经济的发展,海量的商品种类和订单数量使得传统的仓储设施无法满足发展的需要。通过利用Apr i or i算法挖掘以往销售订单中的频繁项集,并根据频繁项集的结果对商品进行分组,之后排除已经在商品组中的商品,通过不断地降低支持度阈值对剩下订单中的商品进行挖掘,直到大部分的商品均分配到商品组中,将剩余的商品根据销量来分配商品组,这样大部分商品组中的商品都是经常在同一订单中出现的。再将这些商品组分配到货架上,从而在拣选的过程中减少货架搬运数量,提高拣选效率,降低拣选成本。     

一种关联规则Apriori算法的优化

目前,数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容,关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性,本文提出了一种改进算法。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能在一定条件下提高关联规则挖掘的效率。     

关联分析在超市商品捆绑销售中的应用

随着信息技术和数据库技术的发展,大量信息成为当今信息社会的重要特征,然而面对海量数据,人们往往无所适从,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。本文在关联分析Apriori经典算法的基础上,提出了运用频繁项目集中各个项目的加权利润之和来表示交叉销售的利润的思想评估关联规则价值,并结合超市数据给出建模和营销建议的实例,具有很强的实用价值。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术.本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法.并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘.     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘，可以得到商家感兴趣的销售信息，并根据这些信息进行针对性的营销，从而起到促进销售的作用。     

CRM中用Apriori算法评估客户兴趣度

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用。文章首先介绍Apriori算法的基本原则、方法,然后介绍兴趣关联规则的概念与实现方法,最后对用Apriori算法评估客户兴趣度进行了探讨。     

数字挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念，重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法，实现意向购房的数据挖掘。     

基于ALT算法的入侵检测分析系统的研究

针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在的效率低、需要反复访问数据库等,在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题。提出了基于关联规则挖掘算法的ALT算法,设计了基于ALT算法的入侵警报检测系统模型,通过实验证明ALT算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其它算法。     

关联规则挖掘技术在零售业中的应用

简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,关联规则的基本理论,讨论了Apriori算法的核心内容,同时针对Apriori算法的不足,提出了解决方法,描述了几种优化算法。最后分析了关联规则挖掘在零售业中的应用。     

加权Apriori算法优化及其在商品销售数据分析中的应用

针对数据挖掘中项目权重的模糊性问题,通过引入直觉模糊数表示项目的权重,并采用项目的权重和支持数计算事务的加权支持度、可能度、置信度,提出了一种基于直觉模糊数的加权Apriori算法。阐述了算法的改进思想,描述了算法步骤,并采用优化后的Apriori算法对商品销售数据进行挖掘分析。研究结果表明:改进算法解决了权重信息的模糊性问题,其挖掘结果更具价值。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。     

Aprior算法降低数据冗余的可行性研究

世界进入信息时代,各行各业被淹没在海量的数据里。数据仓库和数据挖掘成为规范和提升数据质量的一种有效手段。但是数据库、数据仓库以及存储数据的列表却存在大量的冗余数据和垃圾信息,降低了数据库存储能力,提高了数据处理的难度。冗余的数据成为消费资源的一种隐性成本。降低数据冗余成为必要。数据挖掘中的Apriori算法能够在消除冗余上发挥一定的功能。     

一种改进的关联规则挖掘算法在自选餐厅的应用研究

本文详细分析传统关联规则Apriori算法的不足,提出了一种改进的关联规则快速挖掘算法。并使用该算法对某自选餐厅消费信息进行数理分析和仿真实验,挖掘了隐含的有用信息,具有重要的实用价值。     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法。首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST（Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果。实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率。     

基于Apriori算法的拆零货架储位优化分析

现代电商物流中心虽然引进了各类智能设备,但传统的储位设计有待更新,智能设备与传统储位布局之间的冲突使得仓储作业效率低下、成本高昂。基于Apriori算法对现代电商物流中心的储位优化构建了简单的关联模型,通过挖掘的关联规则对商品储位进行优化,以提高仓储中心的运作效率。     

Web挖掘在电子商务系统中的应用

本文阐述了在电子商务应用中,利用Web挖掘技术,有效地将用户访问过程中的数据记录到日志文件中,并对日志文件进行有效地分析和挖掘;利用Apriori改进算法FT-树增长算法,找出对电子商务系统有指导作用的关联规律。