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。     

基于关联规则挖掘的商业银行信贷产品交叉营销研究

交叉营销是商业银行开展营销活动、进行客户关系管理,降低成本、增加利润的关键。关联规则挖掘能够分析银行海量交易数据获得潜在规则,为商业银行交叉营销提供强有力的支持。采用关联规则分析中的Apriori和Carma算法,从信贷产品类别和具体产品两个层面,对商业银行信贷产品的年度交易记录进行数据挖掘。研究结果显示,关联规则挖掘应用于商业银行信贷产品交叉营销研究是可行的和有效的,对于已购买不同种类、不同具体产品的客户,需要综合考虑关联规则的具体形式、支持度、置信度等各方面,制定批量营销、精准营销、套餐营销等不同的交叉营销策略。     

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.     

关联规则挖掘在商务中的应用研究

关联规则是事件发生中诸要素之间存在的关系性和规律性。在商务活动中也存在关联规则,寻求关联规则的方法即为关联规则挖掘。当前,国外关联规则在商务活动中应用广泛,但在我国却存在"数据海量,信息缺乏"的现状,因此,急需进行关联规则的挖掘研究与应用。     

基于ALT算法的入侵检测分析系统的研究

针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在的效率低、需要反复访问数据库等,在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题。提出了基于关联规则挖掘算法的ALT算法,设计了基于ALT算法的入侵警报检测系统模型,通过实验证明ALT算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其它算法。     

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.     

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。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

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。     

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。     

一种改进的关联规则挖掘算法在自选餐厅的应用研究

本文详细分析传统关联规则Apriori算法的不足,提出了一种改进的关联规则快速挖掘算法。并使用该算法对某自选餐厅消费信息进行数理分析和仿真实验,挖掘了隐含的有用信息,具有重要的实用价值。     

基于食品检验数据的关联规则研究

食品安全监管数据量大、隐含的信息以及数据之间的规律不易被发觉。本文研究了Excel数据挖掘模块的关联规则对食品检测数据进行挖掘的方法,研究结果表明,关联模型得出的规则对食品安全监管有一定的指导意义。     

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。     

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。     

房地产CRM的挖掘算法应用

本文重点讨论了在CRM中应用关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题。对调查数据进行了挖掘得出了较多有价值的模型和规则,并比较客观地反映了城市居民对住房的需求情况。