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。     

关联规则挖掘Apriori算法的一种改进

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,但在算法执行中,会多次扫描数据库并产生大量的候选集,导致算法效率降低。在分析Apriori算法的基础上,利用任何一个频繁k+1项集一定可以表示成一个频繁k项集与一个频繁1项集的交集这一性质,产生频繁项集,并减少扫描数据库的次数,提高算法的效率,实验结果也表明,改进算法比Apriori算法有更好的性能。     

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。     

谈改进的Apriori关联挖掘算法的实践应用

本文介绍了数据挖掘技术在图书馆中的应用,并运用改进的Apriori关联挖掘算法对安徽省图书馆自动化系统中读者流通库进行挖掘,并对挖掘出的结果及其意义进行评价,从而为图书馆读者管理、图书资源的采购提供决策支持.     

基于图书馆借阅行为数据的关联分析

本文主要介绍了关联规则的基本概念和使用方法,并且对高校图书馆的借阅数据进行挖掘,获得了图书馆之间的一些关联规则以及学生借阅时的偏好,这些结果对于图书馆提高服务质量提供了有力保障。     

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。     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

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。     

冗余系统共因失效率降低原则的仿真研究

在许多工业系统中,冗余系统和冗余设备被广泛地采用来保证工业过程的安全性,但是共因失效的发生却显著地降低了冗余设计所带来的好处。为了改善这种情况,许多定性的原则被提出来以达到降低共因失效率的目的,然而这些定性的原则却没有经过定量的检验。对于系统的安全来说,如何评判设计的改变对共因失效的影响是非常重要的。将利用stress-strength模型,模拟冗余系统的失效情况,通过β因子模型计算出共因失效率,对定性原则进行定量检验,同时,对共因失效率的降低进行定量评估。     

一种基于云计算的海量web数据挖掘算法

基于单一节点的数据挖掘系统在进行海量Web数据挖掘时存在存储与计算的瓶颈,利用云计算的分布式处理优势,提出一种能够在云计算环境下进行分布式处理的基于MapReduce的PageRank算法,将云计算融入Web数据挖掘来解决Internet上广域分布的海量数据挖掘问题。     

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。     

概率数据关联算法在目标跟踪中的应用

数据关联是现代目标跟踪系统中的一个重要组成部分。由于测量来源的不确定性，密集环境中的目标跟踪比较困难。溉率数据关联（PDA）算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用。仿真结果表明了概率数据关联算法的有效性。     

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。     

数据差异下的连续数据保护恢复算法

在进行信息连续性保护系统的数据恢复调整过程中,通过历史任务上的快速识别与信息恢复,从而完成在时刻识别上的历史检测,通过数据时间上的信息保证。从而完成在信息数据上的自我恢复率,并保证在现代存储系统上的连续可靠性保证,通过数据之间的交流恢复,在根本上实现地信息矛盾上的有效调控,并完善在临近法则上的有效运算,同时通过时刻信息上的类型差异运算,通过计算机语言设置,从分探调研的最佳恢复策略上,完成对基本方法上的个人信息调整,并结合实际的恢复时刻进行时间上的有效调整,并完成对基本信息算法上的WDRS的算法调整认识。     

人力资源冗余与企业绩效的关系

保持适度的人力资源冗余能提高企业绩效,以河南省283家企业为例,人力冗余与企业绩效之间呈倒置"N"型关系,当企业的人力资源冗余太少时,人力资源冗余与企业绩效负相关;当企业的人力资源冗余适度时,人力资源冗余与企业绩效正相关;当企业的人力资源冗余过多时,人力资源冗余与企业绩效负相关。     

省级数据集中模式下提升数据质量的探讨

税务系统省级数据大集中背景下,加速征收管理现代化的内在要求是提高征管数据的集中处理、应用和利用能力,在此形势下,进一步提高数据质量显得尤为重要。目前一定程度还存在数据不完整、不一致、不准确等问题,需要完善机制和制度,加强技术手段,拓展应用范围等进一步提升数据质量,实现税收管理再上新台阶。     

面向高维数据的随机森林算法优化探讨

面向高位数据的随机森林算法属于数据挖掘领域中的一部分内容,做好随机森林算法的优化工作,对于高维数据的分析及处理效率的提高有着极大的促进作用。文章主要论述的便是有关这方面的内容。首先,文章针对随机森林算法的定义及其泛化误差进行了简要的概述,继而在此基础上分析了高维数据的可视化及基于随机森林的有监督降维技术,最后,文章对整个实验的结果进行了分析,得出了最终优化结论,希望能够为数据挖掘领域提供具有参考价值的意见,同时也为面向高维数据的随机森林算法优化奠定坚实的基础。     

论数据挖掘技术及应用

随着现代信息社会的逐步发展,数据挖掘技术在各个行业得到了广泛的应用。在介绍数据挖掘的相关知识的基础上,总结了数据挖掘常采用的技术方法,并且对数据挖掘的应用进行了阐述。     

WEB日志数据预处理算法研究与实现

Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。文中深入探讨了数据预处理各环节的主要任务,提出了一种数据预处理算法,并实现。实验结果表明,本算法能很好的分割服务器日志为单独的用户和用户会话模式。     

利用Apriori算法对在线教学的分析

2020年上半年受新冠肺炎疫情的影响,我国高校的教学工作都是在线教学.本文利用Apriori算法对独立院校的《高等数学》课程的在线教学进行分析,探讨影响网络学习效果的因素,为提高网络教学的质量提供决策支持.