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。     

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。     

浅析数据挖掘技术在高职图书馆个性化推荐系统中的应用

通过分析图书馆服务器上师生的借阅记录文件,运用关联规则了解师生的借阅习惯和偏好,了解师生的借阅特性,发现规律而采取有效的行为。通过对在校学生小王一学期的图书借阅情况的分析,运用数据挖掘技术关联规则中的Apriori算法,得出了强关联规则集并运用到图书馆个性化推荐系统中。该系统对图书馆的未来发展提供参考。     

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。     

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.     

数据挖掘在电信行业中的应用

本文对数据挖掘技术进行了简要介绍,并且以电信企业数据为基础,进行了多个主题的聚类、关联规则分析研究。     

商业银行关联交易的界定及风险防范

商业银行关联交易的发展给商业银行的风险管理和监管当局的风险监管带来了巨大的挑战。防范关联交易风险,无论对银行本身还是整个金融体系都具有重要的意义。准确界定关联交易的定义范围,加强关联交易管理,防范商业银行关联交易风险,有利于促进银行的安全稳健经营,有利于保护投资者与债权人的利益,有利于完善商业银行审慎监管规则,有利于金融体系的安全稳定。     

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。     

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。     

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。     

关联规则数据挖掘算法及其在智能物流中的应用分析

关联规则数据挖掘算法是近年国内外学者关注的一个课题。国内外学者为了提高挖掘的效率对其做了不断的改进研究。在关联规则数据挖掘算法的原理分析的基础上,对国内外该算法的研究现状做了认真分析,并分析了其在商业、医疗、保险、通讯、工业、农业等领域的典型应用,提出将不同的算法应用于实际挖掘工作中是未来进一步深化研究的方向。结合当前物流企业数据分析现状与需求,分析了关联规则数据挖掘在智能物流中的具体应用,为物流企业改善物流营销服务、优化物流路径等提供决策支持。     

生态工业工程在发展矿区循环经济中的应用

本文根据循环经济的理论内涵,分析了其生态经济的本质;引入和扩展可更新资源生态产业链概念进行矿区生态产业链设计,构架矿区城市生态产业链设计的理念与矿区城市循环经济的初步模式;在生态工业工程理念指导下,以徐州市为例,进行典型资源型(矿区)城市循环经济建设研究.     

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。     

电信客户分群的KXEN应用

数据挖掘应用开发对电信企业这种数据密集行业的发展具有重要意义。利用商业数据挖掘自动化软件KXEN,并依据其方法给出了某市电信企业电信客户分群的较易实现的解决方案,研究了数据挖掘技术在电信客户分群和目标市场营销中的应用,并验证了其可行性。     

制度嵌入与民营企业环保担当

绿色发展"是新时代"五大发展理念"之一,而企业主体的环保担当是贯彻落实绿色发展理念的重要基础。在同一制度背景下,中国企业呈现出高度异质化的环保担当,其内在原因是企业的制度嵌入存在差异。在当前阶段,影响民营企业环保担当的制度嵌入主要包括政治嵌入、国际市场嵌入和行业协会嵌入。结合统计年鉴和全国私营企业调查数据的实证检验结果表明：民营企业的政治嵌入、国际市场嵌入和行业协会嵌入程度与环保担当显著正相关;政治和市场嵌入不能相互替代,两者存在显著的协同关系。文章揭示了环保制度与企业的环保担当之间的微观作用机理,对制定贯彻落实绿色发展理念、提升民营企业环保绩效的政策具有参考价值。     

基于数据挖掘技术的航班延误预测综述

针对具有海量数据、高维特征的航班延误预测问题，数据挖掘技术表现出独有的优势。结合数据挖掘理论，以及航班延误预测问题的数据特征，提出延误预测的一般流程；从算法角度切入，结合相关文献对比分析五类经典数据挖掘算法在航班延误预测问题中的应用；针对预测精度和效率问题，讨论算法选择与数据处理在研究过程中的必要性；最后，结合该领域重要讲究方向与热点问题进行研究展望。