关联规则算法在影院资料管理系统中的应用

在介绍关联规则概念和常用算法的基础上,文章讨论了数据挖掘技术在影院会员信息管理系统中应用的必要性,找到两者的结合点,探索如何在会员管理系统中应用数据挖掘技术。重点分析了关联规则Apriori算法应用到会员管理模块中,对已有数据进行分析挖掘,提出数据所隐藏的有价值的信息,为指导和辅助影院管理决策提供参考。     

关联规则算法在影院资料管理系统中的应用

在介绍关联规则概念和常用算法的基础上,文章讨论了数据挖掘技术在影院会员信息管理系统中应用的必要性,找到两者的结合点,探索如何在会员管理系统中应用数据挖掘技术.重点分析了关联规则Apriori算法应用到会员管理模块中,对已有数据进行分析挖掘,提出数据所隐藏的有价值的信息,为指导和辅助影院管理决策提供参考.     

关联规则在排球比赛技战术分析中的应用

本文介绍关联规则数据挖掘技术在排球比赛技战术分析中的应用,以2004年奥运会女子排球中国与古巴半决赛的技战术数据为挖掘对象,采用脚本描述方式对比赛技战术数据进行数据预处理,采用关联规则数据挖掘中的apriori算法,寻找比赛中有意义的关联规则从而为教练员临场战略制定与决策提供科学依据。并利用数据挖掘软件作实证分析。     

聚类、关联规则与高校图书馆服务创新

利用数据挖掘技术进行个性化信息服务研究是提高图书馆服务质量的关键.本文将数据挖掘中关联规则、聚类以及分类技术结合在一起,对高校图书馆的历史数据进行挖掘和分析,为其在促进图书馆职能转变、图书馆资源建设、服务质量提高、服务范围拓宽等方面提供了强有力的技术和服务支持.     

基于时序关联规则的客户需求预测方法研究

客户的需求预测是企业非常重视的一个方面,如何对客户的需求进行预测,数据挖掘作为一种最新的数据处理和分析技术,越来越受到重视和应用。对客户的消费行为的数据挖掘主要是关联分析,而普通的关联分析或购物篮分析只考虑到同一时间下客户的消费模式,本文在此基础上初步研究了时间序列中的关联规则,即不同时间客户需求的相关性。     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用

关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。本文使用关联规则挖掘技术对学生考试成绩进行了分析,挖掘出了具有一定可信度的规则,对指导教学有很重要的意义。     

基于关联规则的图书借阅数据挖掘

文章根据高校图书馆的实际业务需要,运用关联规则对高校图书馆学生的借阅数据进行了挖掘分析。首先将图书馆历史借阅数据进行预处理,预处理包括对数据进行清理、集成、转换以及建立事务数据库;然后利用关联规则挖掘算法(MFP-Miner算法)对事务数据库进行挖掘处理,挖掘出图书借阅的关联规则,为图书借阅、图书推荐等服务提供科学的数据支持,从而提升图书馆服务质量。     

基于关联规则的流程工业报警参数的影响分析

流程工业信息化系统中为保证安全生产会设置许多报警参数,这样在信息系统数据库中存在了大量的报警记录。本文从数据挖掘的角度出发,对报警记录运用关联规则算法模型挖掘,找出多参数同时报警的关联规则[1],并根据参数报警的先后顺序,将报警规则作为重点参数报警的原因分析指导和预警条件[2],使运行人员对参数报警有更深入的认识,指导系统和设备的安全运行。     

商品精确营销中聚类分析与关联规则分析应用研究北大核心CSSCISSCI

为了实现商品的精确营销,结合数据挖掘中的聚类分析和关联规则技术发现隐藏在海量数据中的有用信息。文章在对客户数据采用改进的聚类分析算法进行分类的基础上,针对每一个分类的客户,利用Apriori算法进行关联规则分析,得到有用的关联规则以指导商品的精确营销。最后通过一个实例说明关联规则的分析过程。     

基于数据挖掘的国际货代企业客户订单行为分析

国际贸易的突飞猛进,赋能进出口货物运输的蓬勃发展。国际货运代理企业作为进出口货物运输的无船承运人,如何保证日常订单稳步增长将面临新的机遇和挑战。选取客户订单行为分析作为数据挖掘业务目标,设计了数据挖掘流程。以D公司业务数据为例,选择关联规则数据挖掘方法开展具体的数据挖掘展现,发现订单交易中不同商品之间存在的关联规则并应用于国际货代企业客户关系管理决策实践,为其他同类企业开展具体业务数据挖掘应用提供参考和借鉴。     

The Books Recommend Service System Based on Improved Algorithm for Mining Association Rules

The Apriori algorithm is a classical method of association rules mining.Based on analysis of this theory,the paper provides an improved Apriori algorithm.The paper puts foward with algorithm combines HASH table technique and reduction of candidate item sets to enhance the usage efficiency of resources as well as the individualized service of the data library.     

基于组合赋权关联规则的塔吊事故成因分析

为有效提高我国塔吊安全水平,揭示塔吊事故内在联系,利用改进Apriori算法,挖掘塔吊事故关联规则。首先,收集210份塔吊事故调查报告,根据事故调查报告、文献分析提炼塔吊事故基本属性和致因属性。然后,基于不同的事故阶段,提出组合赋权和定向约束的改进关联规则算法,并对塔吊作业事故影响因素进行定量分析,挖掘潜在映射关系。最后,根据挖掘结果,分析塔吊事故关键关联规则,为塔吊事故安全水平的提升提供理论指导,并提出相关建议。     

基于窗口的二次关联规则挖掘

传统的关联规则和时态关联规则挖掘只考虑到事务数据库中的各项之间的关系,没有考虑到挖掘出来的关联规则也可能存在一定的关系。为此,本文在基于窗口的时态关联规则之上,提出了二次关联规则挖掘。把一个窗口中的时态关联规则当成一条发生的事务,挖掘出时态关联规则之间存在的隐藏关系。最后,给出了一个实例分析,发现了其中的时态关联规则之间隐藏的关系。     

无人值守汽车衡在矿山企业的应用

针对矿山企业物流计量流程的特点,优化了无人值守计量管控流程,采用车牌识别、智能道闸、物联网等关键设备与技术,实现物流车辆进出厂自动识别、称重无人值守、数据远程采集、业务环节管控及流程闭合管理,达到了企业减员增效与远程集中管控的目标.同时视频监控、红外对射等技术的应用,避免了计量过程作弊行为的发生,加快了物流信息传递效率,规范了物流计量流程,提升了企业管理水平与物流效率.     

基于数据挖掘的增城居民出行特征分析

针对目前居民出行调查的特征分析,主要以统计分析为主,为了进一步深入挖掘调查数据内部隐含的信息,通过数据挖掘技术对居民出行调查数据进行研究。在神经网络算法确定出居民出行方式的重要度后,对数据挖掘的数据进行精简,随后应用决策树算法,分析选择不同出行方式的特征。并以增城居民出行调查为例,分析增城居民出行的特征,给出相关规划建议,验证了该数据挖掘流程的有效性,可以为相关部门制定决策提供理论支持。     

随机正交变换法在隐私保持关联规则挖掘中的应用

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究方向。本文针对关联规则挖掘中如何保持隐私的问题,采用一种不依赖具体数据的随机正交变换方法,从而解决了在数据集容量很大的情况下,运算量大的问题,并使用传统隐私保护度评价方法与正交变换的方向隐私保护度相结合的方法评价变换的隐私保护度,进而使得结果更符合实际情况。理论分析和论证表明本文中的方法具有很好的隐私性、高效性和适用性。     

我国社会组织网站比较研究——以中物流联合会代管协会网站为例

随着信息化建设步伐的加快,各社会组织不断完善自己的网站,本研究以中物流联合会代管协会网站为例,从网站系统平台、网站环境、网站应用、网站联盟四个角度对各协会网站进行比较研究,对其不足之处提出建议与对策,并进一步探讨我国社会组织网站的发展前景。     

高校科研管理中的数据挖掘技术及应用

高校信息系统中存储了丰富的教学、科研、管理等各方面的信息,数据内容丰富,范围广泛。本文将关联规则数据挖掘方法应用于高校科技统计相关数据中,依据挖掘的目的和数据特点,设计挖掘系统。通过挖掘教师教学科研数据,以期得到教师教学科研工作的潜在规则,辅助决策下一阶段的科研管理工作。