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。     

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.     

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。     

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。     

一种航天器异常检测案例关联方法

针对航天器异常检测系统中故障案例作用发挥不明显的问题,基于异常检测规则知识和故障案例,设计了一种关键词提取模式和全新的关联引擎,在航天器异常检测结果和故障案例之间建立了一种快速的关联机制,充分发挥了航天器异常检测系统中关联案例在故障识别、故障定位方面的作用。应用实例表明,该方法具有关联故障案例全面、数据处理运行高效的特点。     

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。     

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。     

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。     

电子商务推荐系统的关联规则挖掘算法研究

通过关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品,为客户提供良好的购物体验。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。     

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。     

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。     

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.     

基于url关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

本文提出了一种新的基于url关联规则的信息推荐算法,该算法首先根据web服务器的log文件中的url访问记录获取个人用户事务模式集,然后根据个人用户事务模式集生成聚集树,从聚集树中发现匹配用户当前访问操作路径的关联规则。     

一起6kv无刷励磁同步电动机故障跳闸分析

针对6kv无刷励磁同步电动机试车过程中出现的故障跳闸现象,通过检查高压柜和励磁柜的二次回路以及高压柜综保的故障告警信息,分析高压电动机跳闸原因,找出症结所在,并提出了解决方案.     

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。     

图书馆推荐图书体系的数据挖掘研究

针对当前数字图书馆大部分无法向用户提供准确的个性化图书推荐服务的不足．本文分别从智能图书馆图书关联规则推荐技术、关联规则定义及算法以及智能图书馆图书推荐系统结构框架设计等角度对图书馆推荐图书体系进行深入分析和探讨。     

基于关联规则挖掘的商业银行信贷产品交叉营销研究

交叉营销是商业银行开展营销活动、进行客户关系管理,降低成本、增加利润的关键。关联规则挖掘能够分析银行海量交易数据获得潜在规则,为商业银行交叉营销提供强有力的支持。采用关联规则分析中的Apriori和Carma算法,从信贷产品类别和具体产品两个层面,对商业银行信贷产品的年度交易记录进行数据挖掘。研究结果显示,关联规则挖掘应用于商业银行信贷产品交叉营销研究是可行的和有效的,对于已购买不同种类、不同具体产品的客户,需要综合考虑关联规则的具体形式、支持度、置信度等各方面,制定批量营销、精准营销、套餐营销等不同的交叉营销策略。     

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。     

井下大面积停电的解决方案

煤矿井下大面积停电后,由于没有记录和告警信息,往往很难判断故障原因和故障部位,只有通过试送电进行供电恢复和故障查找,当试送电到故障线路后,又一次造成大面积停电,这时才判断出故障回路,这样不仅造成二次大面积停电,而且使电力电缆受到二次故障冲击,严重影响井下供电系统安全。因此,重视矿井安全供电,研究提高供电可靠性非常必要。