基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展

提出面向查询扩展的Apriori改进算法,采用三种剪枝策略,极大提高挖掘效率;针对现有查询扩展存在的缺陷,提出基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展算法,该算法用Apriori改进算法对前列初检文档进行词间关联规则挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,构造规则库,从库中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明该算法能够提高信息检索性能,与现有算法比较,在相同查全率水平级下其平均查准率有了明显提高。

关联规则挖掘算法的探讨

Apriori算法是数据挖掘中较为经典的一种算法，本文详细介绍了该算法的相关概念、推导及其编程算法，并与相关的其它算法进行比较，同时还介绍了几种Apriori的优化算法。

一个基于散列技术的关联规则挖掘算法

提出了 基 于 散 列 技 术 的 关 联 规 则 挖 掘 算 法 的 基 本 思 想 ,只 需 扫 描 数 据 库 一 次 ,不 产 生 候 选 项 目 集 ,也 不 使 用 逐 层 迭代 的 方 法 ,利 用 散 列 文 件 组 织 的 特 性 来 提 高 挖 掘 效 率 .

Apriori算法在篮球比赛常用技术动作挖掘中的应用

介绍关联规则挖掘中的Apriori算法,利用Apriori算法,挖掘出篮球比赛最常用的技术动作,为球员和教练员的训练提供参考信息。

关联规则Apriori算法的研究

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。而关联规则正是数据挖掘中最成熟的技术之一。本文分析了关联规则中最精典的Apriori算法。

基于Apriori算法的关联规则在企业人事管理系统中的应用

针对企业人事管理系统的现状和存在的主要问题,提出了在企业人事管理系统中运用数据挖掘的必要性,并且应用关联规则的经典算法挖掘和分析了人事考评系统的关联规则和潜在信息,为企业人事决策人员提供决策信息和数据支持。

数据挖掘技术的改进在图书馆个性化服务中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,在分析关联规则挖掘算法的基础上,提出利用HASH表技术及减少生成候选集的数量对经典Apriori算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率,加强图书馆个性化服务。

期货交易数据关联分析

针对数据挖掘技术在期货交易数据中的应用,通过关联规则分析期货价格和客户行为.首先预处理原始期货交易数据并提取符合挖掘目标的数据,再通过改进的Apriori算法挖掘预处理后的数据.根据用户给定的最小支持度和最小置信度对挖掘结果生成强关联规则,并以文本形式显示.根据简单的规则说明,用户可以很好地理解规则的含义.

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

本文利用数据挖掘的关联规则方法对电信客户分布情况进行了数据挖掘,利用兴趣度来减少频繁项目集,限制关联规模的大小,从而提高数据挖掘的速度。

关系数据库数据挖掘技术具体实现的探讨

提供了一种关联规则挖掘经典算法-Apriori算法的优化算法,并结合实例探讨了如何把关系数据库的关联规则转化为单维、布尔关联规则,优化了算法的实施,探讨了关联规则的输出等问题。

数据挖掘在厦门大学研究生成绩系统中的研究与应用

针对目前厦门大学研究生成绩库中的数据没有得到有效利用的问题,本文提出对成绩库进行关联规则的挖掘。在不改变纵向成绩库结构的基础上,改进经典的Apriori算法,即为侯选频繁项目集的每一个项目,逐遍扫描事务库;然后从减少扫描范围和改进sql语句两方面改善Apriori算法固有的缺陷,以大幅提高挖掘速度;最后利用管理学院的部分成绩库数据证明了关联规则在课程相关性分析上的有效性和实用性。

计算机数据库入侵检测技术探究

为提升计算机数据库入侵检测技术水平,保护计算机数据安全,介绍了数据库入侵检测的常见类型,如主机入侵检测、网络入侵检测、误用入侵检测、异常入侵检测等。提出了提升计算机数据库入侵检测技术的方法:应更新Apfiofi算法,建立计算机数据库入侵检测系统模型,建立统一的数据库知识标准。分析了分布式数据库、层次化数据库在入侵检测方面的实践应用及数据库入侵检测技术的智能化应用。