一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘FP-Growth算法的基础上,提出一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法。文中给出了MFP算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库的过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP-Growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。

快速关联规则挖掘算法研究

本文在分析FP-growth关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种称之为MFP的算法,给出了算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。

布尔型关联规则挖掘算法研究

在分析FP_growth关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种MFP的算法,给出了算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP_growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。

一种改进的基于频繁遍历路径的推荐算法

本文给出一种基于频繁遍历路径的推荐算法的改进，利用页面分层的思想，着重提高了推荐算法中必须在线完成的效率。实验测试结果表明，改进算法更具实用性和可行性。

基于关联规则的图书借阅数据挖掘

文章根据高校图书馆的实际业务需要,运用关联规则对高校图书馆学生的借阅数据进行了挖掘分析。首先将图书馆历史借阅数据进行预处理,预处理包括对数据进行清理、集成、转换以及建立事务数据库;然后利用关联规则挖掘算法(MFP-Miner算法)对事务数据库进行挖掘处理,挖掘出图书借阅的关联规则,为图书借阅、图书推荐等服务提供科学的数据支持,从而提升图书馆服务质量。

基于数据挖掘的中医治疗银屑病临床用药规律研究

目的采用数据挖掘技术探究中医治疗银屑病的用药特点与规律,旨在为临床用药提供参考依据。方法收集我校第二附属医院皮肤科2017年12月~2019年12月的门诊系统记录,筛选符合要求的中药组方数据,构建银屑病方剂数据库,对银屑病方剂中的药物频次、功效及性味归经分布进行统计,运用MFP-tree算法进行关联规则分析。结果共收集664首方剂,涉及中药133味,涉及26种常用中药,可分为8类;使用频次排列前10位的药物分别是茯苓、甘草、土茯苓、黄芩、赤芍、白花蛇舌草、山药、金银花、白鲜皮、防风;使用频次排列前4位的中药类别为清热药、解表药、补虚药、利水渗湿药;药物的性味中苦味、甘味、寒味较多;多集中在肝经、心经、肺经,其次是脾经、胃经;共得到药对关联规则22条,3味药组关联规则20条,其中置信度前3位的药对分别为荆芥→防风、防风→黄芩、荆芥→黄芩,置信度前3位的3味药组分别为黄芩+白花蛇舌草→茯苓、甘草+黄芩→茯苓、防风+荆芥→黄芩。结论中医治疗银屑病以清热解毒、活血凉血为主,药物多归肝经、心经、肺经,符合中医药治疗银屑病的理论基础。基于数据挖掘技术分析银屑病组方用药规律,可为临床辨治银屑病提供参考。