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。     

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。     

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。     

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.     

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在商品销售预测方面的应用

本文主要从商品销售的同周期或近期销售的海量数据出发,把每一条购买记录做为一个事物,构成事务数据库,给定一个频率阙值,利用Apriori算法或改进算法,求出事物数据库的频繁项集,在频繁项集中,一方面可以统计出频率高的商品,进而可以对这些商品销售做出相应策略;另一方面,笔者又对频繁项集构成的商品样本集合进行归类,为决策者提供商品销售周期短的一些分类商品数据。     

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.     

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。     

饮食行业数据库中关联模式的卡方分析

本文系统地对快餐行业涉及的数据的特点进行论述,建立了快餐行业营业数据库中关联模式的卡方分析模型。并以所研究的快餐行业基础数据为运算数据,利用研究对象挖掘技术生成关联规则,针对规则前件与后件的相互关联性进行计算。     

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。     

数据挖掘在研究影响出生性别比偏高因素中的应用

控制出生性别比是计划生育管理中的难题,如何通过对育龄妇女的信息进行处理,辅助决策人口宏观政策是政府信息化建设的更新更高目标.本文介绍了数据挖掘技术的概况,详细讨论了数据挖掘中的关联规则方法,通过引入apriori算法并进行改进,设计一种适合目标数据库的改进算法对影响出生性别比的因素进行客观的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,找出各种因素的影响程度,实现对结果的初步分析.     

基于协同过滤和关联分析的图书推荐系统

高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。构建某高校近200名学生图书借阅记录作为算例,利用多维属性间关联规则数据挖掘技术,采用协同过滤算法、关联算法对不同用户群体图书借阅数据进行分析,探索具有针对性的图书推荐服务策略,提升图书馆服务能力。     

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。     

电子商务推荐系统的关联规则挖掘算法研究

通过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。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。     

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。     

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.     

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。