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。     

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。     

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。     

时态关联规则在股市走势分析中的应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点。本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用。选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则。     

时态关联规则在股市走势分析中自勺应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点.本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用.选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则.     

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。     

关联规则挖掘技术与第三方物流企业营销决策研究

本文在介绍关联规则挖掘技术的基础上,结合实例对关联规则的应用进行了详细论述,实证研究表明,在物流企业信息管理中应用关联规则挖掘技术进行分析,不仅在技术上是可行的,而且有助于第三方物流企业根据挖掘发现的内在关联规律及时进行营销分析并作出科学决策.     

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。     

基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。     

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。     

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。     

笔记本电脑BTO生产计划中关联规则挖掘的应用研究

本文将数据挖掘技术中的关联规则算法运用于笔记本电脑BTO生产计划中,并基于BTO制造的特点,采用了分类、多最小支持度和增量挖掘的改进算法,挖掘PC配置选择的关联关系,为制造部门制定准确的生产计划提供科学的支持。     

浅叙数据挖掘在商业中的应用

从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信 息处理的技术，其主要特点是对商业数据库中众多 的业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处 理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘在商业上的主要应用 数据挖掘在商业上的应用有着不可估量的重要 作用，它会对企业的发展与经营产生深远的影响。数 据挖掘的主要功能有：聚类分类，关联分析，自动预 测趋势与行为。其中关联分析是数据挖掘功能中较 为重要的功能，在商业活动中有着广泛的应用，下面 本文就关联分析在商业活动中的应用作一介绍：关 联规则（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ …     

基于关联分析的数据挖掘在CRM中的应用

随着数据挖掘在企业客户关系管理中应用的深入,关联分析越来越成为企业在CRM中应用最广泛的数据挖掘方法和模式。本文以一家企业CRM关联分析为例,围绕关联分析实践了数据挖掘的过程,指明了该过程的意义,并结合挖掘结果分析了该企业CRM的工作重点。     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

基于数据挖掘的林业统计数据处理问题的研究

数据挖掘是汇集了统计学、人工智能、数据库等学科内容,从大型数据库或数据仓库中提取有潜在价值信息的技术.它包括分类与预测、神经元网络技术、关联规则挖掘、遗传算法、决策树方法、可视化技术和粗糙集方法等主要技术.通过数据挖掘技术对林业统计数据进行处理,从海量数据中准确、高效地获得有用知识和具有决策意义的信息,这对林业统计数据处理问题产生积极的推动作用.     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

数据挖掘技术是一门专业涉及面广泛的交叉学科.在经济统计中,数据挖掘技术主要有概念分层,关联规则和决策树方法.     

移动通讯客户消费水平分析中的数据挖掘

本文详细探讨了如何利用信息增益分析技术、属性的相关分析以及数据归约方法对数据库进行压缩,以及数据挖掘中关联规则、决策树和决策规则等方法的运用。并在此基础上,对我国某地区移动通讯用户消费水平的数据库进行了分析。