关联规则研究

对关联规则挖掘技术进行了研究,描述了关联规则的基本概念,介绍了关联规则的分类;阐述了挖掘关联规则的步骤,并展望了关联规则进一步的研究方向。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究内容,它揭示了项集之间有趣的相关关系,可广泛应用于购物篮分析、数据分析、分类、网络个性化服务、企业电子商务中客户数据挖掘等广泛领域。     

关联规则数据挖掘应用研究

笔者通过对关联规则的基本原理、分类及数据挖掘过程的介绍,对关联规则挖掘的核心算法及常用的优化方法进行了深入的研究,并通过一个例子介绍了关联规则在数据挖掘中的应用.     

基于关联规则挖掘的信用卡欺诈研究——以德国为例

关联规则分析作为数据挖掘中一个重要的组成部分,能够有效发现大量数据中相关属性集之间有意义的关联关系,从而为政策或规则的制定提供参考依据。近年来,关联规则分析已被广泛应用到零售、物流、信用卡营销及风险管理等众多领域。基于此,从介绍关联规则分析的基本概念出发,以德国信用卡为例,使用Intelligent Miner软件,探讨信用卡持卡人信用卡欺诈所具有的一般特性,对提升业务风险管理技术有所裨益。     

超市事务数据库挖掘关联规则的设计

现在全球经济发展正在进入信息经济时代,各种形式的信息大量地产生和收集导致了信息爆炸,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点。     

一种关联规则增量式更新算法

利用直观的方法研究时序数据库中的频繁项集挖掘,用于解决数据挖掘中数据增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.     

超市事务数据库挖掘关联规则的设计

现在全球经济发展正在进入信息经济时代,各种形式的信息大量地产生和收集导致了信息爆炸,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点.     

关联规则挖掘算法改进研究

文章讨论了数据挖掘的一般理论,研究了关联规则挖掘算法以及经典的Apriori算法,分析了算法存在的问题,并提出了新的基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和仿真实验显示改进算法的性能明显优于Apriori算法。     

基于WEKA数据挖掘中关联规则的分析及应用举例

关联规则的数据挖掘,可以发现购物篮数据库中不同商品间潜在的关系.应用软件WEKA可以非常便利、直观地进行数据挖掘工作,对于商品的交叉销售及货架的商品摆放具有一定的指导作用.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

数据挖掘技术在科技统计数据分析中的应用探索

文章介绍了数据挖掘的功能及方法,通过分析高校科技统计数据的特点,运用数据挖掘技术进行高校科技统计数据的分析,提出对科技统计数据进行分类、聚类、关联分析的方法,通过运用不同的算法对统计数据进行挖掘,寻找出数据中隐含的、有价值的决策规则及有价值模式,研究结果可为提高高校科研管理决策水平服务。     

基于空间统计学的空间关联规则挖掘方法与应用

空间关联规则知识的发现是空间数据挖掘一个重要的方面,而把空间统计分析技术应用于空间数据库中的空间关联规则挖掘,是一种不同于传统方法的可用技术.该方法首先建立空间对象之间的空间权重矩阵,然后采用Moran's I统计量等来发现全局空间相关关系,利用G统计量等来发现局部空间相关关系,并通过实例分析证明了该方法的有效性.     

基于关联规则挖掘的新疆科技人才流失的影响因素分析

目前由于自然环境、经济、教育等方面的原因,新疆地区科技人才大量流失,严重制约了新疆地区的经济发展.因此,新疆科技人才流失意愿预测方法的研究具有极其重要的应用价值和理论意义.本文应用数据挖掘中关联规则的办法来对新疆科技人才各个方面进行分析,定义流失意愿为结果项,其他方面为条件项,利用sas软件在给定的支持度,置信度的前提下得出了一些关联规则:科技工作者的年龄与流失意愿有关联;个人发展空间和收入水平与流失意愿有关联;收入水平、婚姻状况和工作设施条件与流失意愿有关联;最高学历、婚姻状况和自我成就感与流失意愿有关联;这么规则都可以为政府的决策提供参考.     

数据挖掘技术在企业薪酬设针中的应用研究

现代企业薪酬设计过程中要面对数量众多、关系复杂的信息和数据,而数据挖掘技术在有效处理大量数据方面具有独特的优势。本文以薪酬设计中的数据分析过程为主线,探讨如何应用分类、聚类以及关联规则等数据挖掘技术来分析和处理数据,为薪酬设计提供强有力的决策支持。     

基于高校图书馆管理的关联规则算法研究

关联规则是数据挖掘的主要的技术之一,用关联分析技术对高校图书馆的借阅信息进行挖掘,以便找出读者的借阅习惯,合理配置文献资源,提高藏书质量,优化文献数量及结构,提高高校图书馆的服务水平与质量。     

基于FP树的挖掘关联规则的增量式更新的研究

关联规则的高效维护算法研究是当前数据库研究的热点之一。本文研究了事务数据库中关联规则的增量式更新问题，提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法的设计思路，以处理最小支持度或事务数据库发生变化后关联规则的更新问题。     

基于关联规则与信息熵的技术融合趋势研究

根据从德温特专利数据库中检索的专利数据,运用Apriori关联规则算法得到关于技术融合趋势的关联规则,然后通过基于差异思想的兴趣度模型验证规则的有效性,并在关联规则基础上利用信息熵评估企业核心技术领域分布及变化情况。最后,以安川电机和发那科公司为例进行实证分析。研究结果显示,基于差异思想的兴趣度模型弥补了关联规则因阈值设置主观性较强而导致部分规则无效的问题。     

数据仓库和数据挖掘在农业辅助决策支持系统中的应用

基于农作物生产的相关数据,创建农作物病虫害分析的数据仓库,运用数据挖掘技术提取分类规则,再将获取的规则用于农业病虫害的诊断;通过对实例运行结果的分析,验证了数据仓库和数据挖掘技术与农业决策支持系统相结合方案的可行性。     

政治关联能持续改善企业绩效吗——企业发展阶段与行业环境的作用研究

政治关联行为如何影响企业绩效？这是管理领域一个备受关注但未形成共识的研究话题。本文尝试从三个方面发展现有文献观点：第一，引入企业生命周期理论，考察政治关联对企业绩效的动态影响；第二，基于资源依赖理论，进一步考察企业发展阶段与行业环境的复合情境化影响；第三，利用数据挖掘技术改进政治关联测量方法，提升研究结论的可靠性。基于我国A股上市公司样本的实证研究发现：一方面，政治关联对企业绩效的影响因企业发展阶段而异。对处于成长期的企业来说，政治关联正向影响企业绩效；对处于成熟期的企业来说，政治关联负向影响企业绩效。另一方面，上述关系进一步受到所处行业环境的影响。行业竞争强度削弱了政治关联对绩效的影响，行业结构不确定性削弱了成熟期企业政治关联对绩效的负向影响。     

关联规则挖掘在在线考试系统中的应用

文章针对在线考试系统决策性等问题进行了研究,将试题概化到知识点层面进行关联规则抽取。实际应用显示,应用改进后的关联规则挖掘增强了在线考试系统决策性、个性化、通用性,取得了良好的效果。     

自由贸易区优惠原产地规则对双边价值链关联的影响研究

本文实证检验了自由贸易区优惠原产地规则对双边价值链关联的影响及作用机制。结果表明，优惠原产地规则限制程度与双边价值链关联存在倒U形关系，优惠原产地规则能够通过提高出口产品本地化含量、优化区域内中间品配置效率有效促进中国与缔约国双边价值链关联的提升；但过高的限制程度也会提升企业利用优惠政策的成本，进而对双边价值链关联产生抑制效应。相比一般性原产地规则，产品特定原产地规则限制程度对双边价值链关联的影响更为显著。在此基础上，本文从协定之间规则异质性和协定内部规则异质性两个维度，对RCEP优惠原产地规则限制程度及其价值链影响进行了拓展分析，为我国进一步优化原产地规则设计提供政策参考。