数据库中的知识发现概述

数据库中的知识发现(KDD)是指从大量数据中获得有效的、新颖的、有潜在应用价值的和最终可理解的模式的非平凡过程。本文介绍了KDD的定义、主要过程和步骤、KDD的主要技术手段数据库挖掘技术和算法以及KDD的主要应用领域和发展趋势。     

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.     

基于关联规则的客户识别应用研究

当今,竞争日益激烈,企业面临着前所未有的挑战.如何识别客户成为企业竞争发展的一项重要课题.基于关联规则的客户识别将有利于传统企业管理思想的创新.一个有效的客户识别方法应该可以进行探索性的数据分析,提高企业客户识别能力,发现更有趣的、更实用的和更特别的数据之间的关联规则.     

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。     

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。     

关联规则在招生决策中的应用研究

目前招生问题已成为制约高职院校生存与发展的关键,而每年的招生录取和新生报到信息中蕴含着大量的有效信息。本文通过对招生决策数据仓库运用基于二进制的关联规则技术,从中挖掘有利于招生的规则,为招生决策的制定提供参考。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用研究

随着Internet技术的不断发展,电子商务已是企业发展的大势所趋.对于"时间就是金钱,商机稍纵即逝"的市场规则而言,如何主动获知客户喜好并开发其购买潜力,最快找到相应优势商品成了电子商务一个十分重要的问题.数据挖掘是一种工具,其技术源于商业的直接需求,而关联规则是其一种重要的方法,因此在各种商业领域都存在广泛的使用价值.     

基于关联规则的电子商务商品推荐系统研究

本文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和类型,然后分析了电子商务推荐系统的作用,最后在此基础上对基于关联规则推荐系统的实现进行了研究。     

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。     

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.     

关联规则挖掘在网上竞拍中的应用

通过合并订单的方式对拍卖数据进行关联规则挖掘,结果验证关联规则挖掘方法具有可行性和有效性。在拍卖网站中应用数据挖掘技术对拍卖双方及网站都有益处,拍卖网站可以通过数据挖掘引擎对日常积累的拍卖数据进行深度挖掘,挖掘出买家的行为偏好,打造个性化推荐栏,向其智能展示符合其兴趣偏好和拍卖意图的拍品,可以帮助买家快速找到所需要的拍品,活跃网站气氛,增加网站佣金收入。     

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。     

基于关联规则的医疗效果评价研究

从依赖于经验的不精确状态发展为定量的精确科学是中医现代化的客观要求。以病人的疾病、年龄、症状、过敏史等数据为研究样本,利用关联规则中的矩阵算法进行挖掘,快速有效地发现了这几个属性间的相关关系,对临床辅助诊疗具有一定的现实意义。     

论证据关联规则

证据关联规则作为证据的黄金规则,具有多元化的价值。英美法系国家的证据法中有许多关于证据关联性的规定。对比我国,我国立法中虽然出现了关联性一词,但是并没有证据关联性的明确规定。由于立法的缺失,司法实践中证据关联性的判断也大多交由法官自由裁量。但是证据关联性的判断不应该仅仅依靠法官的自由裁量,还要遵循一定的规则。用证据关联规则对自由裁量作出限制,有利于提高司法权威,防止法官自由裁量权的滥用。本文从我国证据关联规则存在的问题出发,提出完善我国证据关联规则的对策建议。     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于关联规则的电子商务推荐系统模型研究

随着电子商务的快速发展,电子商务个性化推荐系统得到了广泛的应用。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。论文针对基于关联规则的电子商务推荐系统模型进行了研究。