一种基于栈变换的高效关联规则挖掘算法

在一个模式信息保全引理的基础上 ,提出了一个基于频繁模式栈变换的关联规则挖掘算法FPST ,给出了相应的栈构造和栈变换的算法描述 ,并进行了算法的性能分析和比较试验 。

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

文章在关联规则挖掘算法Apriori的基础上,分析和探讨了AprioriTid算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过实例说明了算法的执行过程。

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率。

面向学生成绩分析的高效关联规则挖掘算法研究

数据挖掘技术是在大数据环境下,通过利用关联规则挖掘等技术方法,进行知识发现,其核心过程是挖掘算法在起关键作用。文章分析了关联规则挖掘技术原理,以学生成绩作为数据样本,对其算法进行分析,探讨算法优化思路,提出高效的算法改进方案并验证。为进一步利用关联规则挖掘技术探索教育领域的数据挖掘应用研究打下坚实的基础。

基于关联规则的局部离群数据挖掘算法设计

针对现有挖掘算法在对局部离散数据挖掘时,存在挖掘结果关联度低、挖掘效率低的问题,引入关联规则,开展对局部离群数据挖掘算法设计研究。对需要挖掘的局部离散数据预处理,包括数据清洗、数据集成等。针对局部离散数据中的高维数据,提出一种基于属性相关分析方法,实现聚类。确定挖掘算法中的离群因子与链距离。最后,结合关联规则,实现对局部离散数据的并行挖掘。通过对比实验证明,新的挖掘算法挖掘结果关联度更高,且挖掘效率高,具备极高应用价值。

数据挖掘中关联规则的一种高效Apriori算法

在数据挖掘中关联规则的频繁项集计算时 ,通过一种改进的Apriori算法 ,即用升序替代原来的按字母次序对项集进行排序 ,可大大精简候选频繁集 ,而且能保持频繁集的完整性 ,减少计算开销。

一种新的关联规则的高效挖掘算法

在Apriori算法的基础上,提出了一种新的算法,该算法在运行过程中根据支持度来不断缩小原有事务数据库,同时采用了一种新的方法产生候选集,促进了关联规则挖掘中效率的提高。

一种高效的多维多层关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于遗传算法的多维多层关联规则挖掘算法。算法针对现有多维多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的缺点,依据多维和多层数据的共同特点,提出了一种启发式的阈值自定义方式,来提高挖掘效率和结果的准确性。实验结果证明这种算法是有效。

高效关联规则数据挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题.由于关联规则挖掘通常是基于超大型数据库或数据仓库,算法的效率在一定程度上决定挖掘的成败.针对关联规则挖掘中的主要任务———频集发现过程中存在的几个问题,提出了项目树的概念,引出了一种新的挖掘模式,并设计了相应的高效挖掘算法,大大提高了挖掘效率.

关联规则的高效挖掘算法研究

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题 ,对其挖掘算法的研究具有十分重要的意义 ,经典的关联规则发现算法是一个多次遍历的算法 ,计算的复杂度较高 .本文给出一种关联规则频繁数据集的发现算法 ,只需对交易序列扫描两次即可发现数据集的频繁数据集 。

基于向量和矩阵的挖掘关联规则的高效算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于向量和矩阵的挖掘算法AVM,并将该算法与两种经典的发现频繁项目集的算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少。实验表明与原先的算法相比,该算法的效率较好。

基于改进Apriori算法的高校教育满意度关联规则挖掘

针对经典关联规则Apriori算法在大数据集情境下易产生冗余和误导性的关联规则,以及难以确认关键性关联规则等问题,提出支持度—置信度—权重检验系数框架与后项约束的改进Apriori算法。首先,定义相关性系数、提升系数、错误系数并进行证明分析,进而构建权重检验系数;其次,运用主成分分析法,提取指标中的高权重影响因素作为后项,通过后项约束过滤冗余关联信息,从而筛选出更为准确的关键性关联规则。将改进的Apriori算法应用于高校教育满意度调查数据的关联规则挖掘并进行分析对比,实验结果验证了该算法的合理性和有效性。

一种新的高效关联规则数据挖掘算法

在分析关联规则的数据挖掘算法基础上，针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行深入研究，提出了改进算法ＦＡ，并在实际项目中加以应用．算法ＦＡ在计算选项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步 :第一步是发现频繁项目集 ;第二步是利用频繁项目集产生关联规则。文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足 ,同时提出一种效率更高的挖掘算法。与其它算法不同的是 ,该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备。

一种高效的关联规则挖掘算法

在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项目集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项目集L’k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的.

一种高效的多维关联规则挖掘算法研究

对经典关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上 ,结合数据立方体的结构特点和OLAP技术 ,给出了一种高效的多维关联规则挖掘算法 ,并对不同数据立方体下的算法的性能进行了分析比较。

基于FP-Growth算法的MES系统生产关联规则挖掘技术研究

制造执行系统(MES)产生的海量生产数据蕴含着知识性规律,挖掘这些数据对企业优化生产管理、提升产品质量、降低运营成本具有重要意义。研究分析了MES系统的架构特点和关键功能模块,介绍了FP-Growth算法的基本原理,设计了将算法应用于MES系统的过程,包括频繁项集生成、关联规则生成等关键步骤,从FP-Tree构建、投影压缩、并行化等方面对FP-Growth算法进行了优化,设计并执行基于生产数据量级的加压测试方案。

一种高效的挖掘量化关联规则的MQAR算法

提出了一种挖掘量化关联规则的MQAR算法。此算法在挖掘关联规则时,只需扫描事务数据库一遍,提高了数据挖掘的效率;并且存放辅助信息所占的内存空间大大少于现有的挖掘算法;同时此算法不仅能挖掘出有关联的数据项集,还能找出这些项集之间数量上的相互关系。

基于Apriori算法的学生成绩关联规则挖掘

随着信息技术的不断变革与发展,数字化技术正在逐步融入人类社会,影响社会的各个方面,并成为社会演进和经济增长的新助力。成绩数据是一项重要的信息资源,通过运用先进的数据分析技术对其进行分析,对促进学校的全面持续发展具有非常重要的作用。关联规则是一种简单、容易理解且很实用的数据挖掘方法,挖掘数据中存在的关系和规则,即发现课程之间的关联关系,不仅可以提高教学管理效率,还可以帮助教师对现有的教学方式和方法进行改革,从而不断提高教学质量,满足学生的学习需求。

基于关联规则挖掘算法的集团型企业业务数据管理系统

为了在决策支持系统中快速挖掘出关联规则,以帮助管理者做出更好的决策,提出了一种非冗余高效用关联规则算法。建立了一个高效用项目集合,在其中识别出高效用项。在此基础上,开发了一种从构建的集合中生成规则的高效算法。将提出的新算法分别在稀疏型数据集和密集型数据集上进行了验证,实验结果表明,提出的非冗余高效用关联规则算法运行时间更短,且所占用内存更小。所提出的算法可以与各种应用集成,并且可以很好地与外部系统结合,例如物联网(IoT)和分布式计算机系统,其在决策支持系统中具有较高的使用价值。