维间关联规则数据挖掘在税务系统中的应用

文章首先给出关联规则挖掘的基本概念和基于数据立方体的维间关联规则挖掘思想,然后结合税务系统业务特点给出了适合税务系统的维间关联规则挖掘的算法,并通过实际数据进行了验证。

一种面向中医药领域的二维最大频繁项集挖掘算法

在中医药领域挖掘药组频繁项集时发现,尽管有些项集的支持度比人们需要的频繁项集的支持度高很多,但这些项集并不是人们感兴趣的,即过分频繁反而变得平凡.本文引入支持度区间的概念,提出了适合中药数据挖掘的二维TCM-FP森林结构及其建树算法.在针对疾病症状的中药药组挖掘过程中,采用优化的搜索策略开发了基于支持度区间的TCMA维间最大频繁项集挖掘算法.这种算法既缩小了挖掘的范围又提高了规则的意义,并且具有较高的执行效率.

基于OLAM的煤矿企业安全隐患趋势分析

隐患排查治理工作是煤矿企业安全管理的首要任务,为有效利用隐患历史数据,首先阐述了数据立方体和OLAM体系结构、OLAP钻取功能和维间关联规则挖掘有机融合的方法并提出了Apriori_Data Cube算法,其次以Kulczynski度量扩展了支持度-置信度框架,最后借助微软SSIS对薛湖矿隐患历史数据加以实证分析,为煤矿企业及时掌握隐患趋势、提升隐患排查治理能力提供了新的思路。