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。     

基于关联规则Apriori算法进行购物篮分析

关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,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。本文利用关联规则进行购物篮分析,首先介绍几种典型的关联规则挖掘算法原理,然后利用Apriori算法构造模型,采用Clementine12.0软件对选取的样本进行关联规则挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对购物篮进行挖掘是可行的、有效的,它为企业进行数据挖掘提供了一种新的参考依据,在数据分析及预测方面有广泛的应用前景。     

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。     

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。     

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。     

关联规则挖掘技术在商场中的应用

在关联规则数据挖掘概念的基础上,分析了关联规则挖掘技术实施的步骤,并从商品关联挖掘分析、销售营业员评价挖掘分析两个方面提出了关联规则数据挖掘技术在商场中的应用。     

时态关联规则在股市走势分析中的应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点。本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用。选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则。     

时态关联规则在股市走势分析中自勺应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点.本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用.选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则.     

基于关联规则的apriori挖掘算法改进

关联规则挖掘是-种主要的也是用途最广的数掘挖掘方法.本文首先对关联规则挖掘及其经典apriori算法作了介绍,然后针对apriori算法的缺陷,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,充分地证明了改进算法的性能优势.     

笔记本电脑BTO生产计划中关联规则挖掘的应用研究

本文将数据挖掘技术中的关联规则算法运用于笔记本电脑BTO生产计划中,并基于BTO制造的特点,采用了分类、多最小支持度和增量挖掘的改进算法,挖掘PC配置选择的关联关系,为制造部门制定准确的生产计划提供科学的支持。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

关联规则在教学评价中的应用研究

关联规则是数据挖掘中一个飞速发展的领域,不断得到发展和创新,而如何将这一技术应用于教学管理和评价中,需要做更深一步的开发与研究。本文将关联规则与高校课堂教学评价相结合,从评价信息库中挖掘得出教师性别、年龄、职称、学历等因素和教学效果之间的内在联系,使关联规则为教学提供理论支持。     

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。     

数据挖掘技术分析及其在零售行业的应用

数据挖掘技术逐渐成为研究热点,应用也越来越广泛。本文结合零售业中各种应用需求,较详细地分析了针对不同挖掘任务的数据挖掘技术,并对实施中出现的问题进行了阐述,表明了改进挖掘算法和提高计算效率的必要性。     

关联规则在商务网络管理中的应用

本文分析了电子商务网络管理告警信息的目标数据结构,应用基于散列技术的关联规则算法和数据集增量更新算法,挖掘告警信息中的有意义关联规则,这些关联规则作为先验知识指导网络故障定位、故障发现和故障预测,以提高网络可靠性和可用性。     

交易数据关联分析在商务智能中的应用研究

大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识,数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文简要介绍了关联规则挖掘算法,重点分析了不一致的支持度约束策略,分析了最小支持度与最大可信度的关系,提出了一种新的评估手段反映关联规则的意义,结合具体实例对交易数据进行了关联分析,用来发现那些虽然可信度、支持度较低,但仍然具有一定意义的规则。     

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.     

基于粗糙集的规则挖掘系统设计与实现

从庞大数据中挖掘关联规则是很有意义的。本文就集成了一个粗糙集属性约简和规则提取算法,实现了一个挖掘系统,并结合水土流失强度分区的实例对该系统的设计与实现做了一个简要的介绍,有较强的使用价值。