Apriori改进算法和Django框架在高校图书精准推荐系统中的应用

面对庞大的学生数量和大量的图书信息,如何为学生提供精准、合理的图书推荐服务,是高校图书馆要解决的问题。文章从数据挖掘的角度出发,基于矩阵的Apriori改进算法和Django框架并利用大数据分析技术,为每位读者定制个性化、精准的图书推荐服务,解决了高校学生找书难的问题,提高了图书馆的图书借阅频次,提升了学生的课外阅读水平和专业技能学习水平。

基于Apriori改进算法及行为分析的旅游景区推荐系统

当前,推荐系统生成景区推荐列表速度慢且推荐的景区范围小,提出了基于Apriori改进算法及行为分析的旅游景区推荐系统。采用B/S架构设计系统总体架构;设计用户行为序列生成流程,构建用户行为特征文件;将用户行为划分为3个层次;采用Apriori改进算法计算用户行为项目最低支持数,生成用户推荐旅游景区推荐列表。系统推荐测评结果表明:设计系统生成的景区推荐列表速度快且推荐景区范围广。

基于向量矩阵的Apriori改进算法研究

针对传统的关联分析算法Apriori执行效率低、I/O过重、计算量过大等问题,提出了一种通过减少扫描数据库次数来降低候选项集计算复杂度,在频繁项集求解过程中通过将事务项集转换为行向量,利用“与”操作来提高算法执行效率的Apriori改进算法。利用学生在校行为数据集对Apriori改进算法进行有效性和高效性验证。同时,为了符合算法对样本数据的要求,在样本数据处理过程中对原始数据进行了清洗和离散化处理,定义了分析对象的样本数据离散化处理的规则。通过实验分析比较了Apriori改进算法与经典Apriori算法的性能。结果表明,Apriori改进算法保持了对实际分析对象关联规则挖掘的有效性,同时具有更高的执行效率。

基于概率参数的Apriori改进算法

关联规则可在庞大的数据集中找出不同事务之间隐藏的关系,其中Apriori算法是关联规则分析中较为有效的办法。然而,Apriori算法产生候选项集的效率较低且扫描数据过于频繁,造成算法计算需要耗费较长时间。另外,初始定义的最小支持度与最小置信度也不足以过滤无用的关联规则。针对以上问题,利用概率理论与有效的参数设置,在原有Apriori算法基础上,提出一种基于概率事务压缩的关联规则改进算法。数值算例结果表明,新算法可在第二次迭代之后,大幅减少低效候选项集,从而提升经典Apriori算法效率。

基于矩阵的Apriori改进算法的关联规则挖掘

分析Apriori算法挖掘频繁项集存在的时间和空间效率低下的局限性,提出基于矩阵与项集索引表的频繁项集挖掘算法.根据频繁项集先验性质,通过对矩阵压缩减少数据扫描的规模,进而对压缩后的矩阵行向量作按位与运算,可实现数据项集频度统计并生成相应的项集索引表,进而生成频繁项集.挖掘过程中不用生成候选项集.经MATLAB仿真实验验证该算法较Apriori算法的时间和空间效率均有提高,并通过一个算例探讨了Apriori改进算法的网页访问关联规则挖掘.

Apriori改进算法综述

介绍了近十几年中国学者对Apriori算法的宽度优先算法的改进研究。

基于改进Apriori算法的智能电网安全稳定控制装置缺陷关联性分析

智能电网安全稳定控制系统作为电力系统的“第二道防线”,对其稳控装置进行缺陷异常分析是保证电网稳定运行的基础。文章提出一种基于改进Apriori算法的智能电网安全稳定控制装置缺陷关联性分析方法。采集稳控装置缺陷数据,量化编码后导入改进Apriori算法,通过计算支持度和置信度,分析稳控装置的缺陷特征和影响因素以及各模件之间的关联关系。所提方法能高效实现对稳控装置缺陷的关联分析及溯源,为运维人员预防性检修及故障检修提供理论依据,算法的改进也有效降低了时间复杂度,节约了内存空间。以实际智能电网稳控装置缺陷数据仿真算例对该方法的有效性进行了验证。

传统关联规则算法的改进及其验证研究

针对传统的Apriori算法在处理大规模数据集时面临的计算复杂度高和内存消耗大的问题,提出了在使用二进制编码的Apriori算法并采用Ray分布式框架以及与Sample动态采样算法结合--RBE-Apriori算法。将事务、候选集、频繁项集转化为二进制,并使用Sample动态采样算法对候选集进行处理,在生成关联规则的过程中使用Ray分布式框架,可以有效的减少生成关联规则的时间,从而提高算法效率。通过实验结果表明,改进的算法相比于经典Apriori算法,在生成相同频繁项集下,组合次数减少了65%,生成关联规则的时间上减少50%。

一种Apriori算法在监狱警察心理健康调查中的应用

为从复杂数据中挖掘监狱警察心理健康状况,提出一种改进的Apriori算法进行监狱警察心理健康监测和评估,并根据狱警心理表现症状进行疏导。针对传统Apriori算法计算量大、遍历数据长的问题,对数据库集心理健康调查结果进行矩阵化处理和和运算,采用自连接操作方式删除非频繁项集,降低数据计算量。将改进算法应用于监狱警察心理健康调查,应用结果表明:监狱警察普遍存在“内向、抑郁、焦虑、坚强”的心理特征,后续心理辅导工作中,需加强户外锻炼,多接触外界事物,培养活泼开朗、积极乐观的情绪。

基于改进Apriori算法的铁路交通作业事故致因关联规则研究

铁路运输系统复杂,事故致因因素众多且有一定的关联关系,分析事故致因及关联特性,对于事故预防具有重要的意义。按照人因层、设备层、环境层、管理层4个层级对事故因素进行分层分析,整合相同或相似的条件,编写Python程序对近期某3年所有事故调查报告进行致因因素抓取,首先将致因因素拆解为相关的致因关键字,并利用正则表达式在指定段落中进行抓取,然后通过关键字抓取获得所有事故的致因因素,最终提取了90个铁路事故致因因素。在此基础上,基于压缩和哈希表技术对传统Apriori算法进行改进,以此对铁路交通作业事故的致因进行关联规则挖掘,找到159条关联规则,通过分析事故致因高支持度、高置信度等特征,发现关键因素、关键致因关联、事故致因规律,有助于提升事故预防和安全管理水平。

基于改进Apriori算法的SQL Server数据库入侵识别方法

常规的数据库入侵识别方法以识别入侵行为数据为主,各种识别模块导致数据库入侵识别的恶意操作增加。因此,设计了基于改进Apriori算法的SQL Server数据库入侵识别方法。首先,识别SQL Server数据库入侵类型,将数据库中的关键词进行条件查询判断。其次,提取入侵攻击的语句特征,避免附加语句执行恶意操作。最后,基于改进Apriori算法迭代数据库的频繁项集,通过逐层识别的形式迭代寻找SQL Server数据库中所有项集的关系,并形成识别规则,提升了数据库入侵识别性能。

基于改进Apriori算法的烟草生产控制系统设计

为确保烟草生产质量控制效果,减小不同烟草材料质量评估与实际评估结果偏差,该文设计基于改进Apriori算法的烟草生产控制系统。系统主要设计了用户权限管理模块、烟草生产制造数据管理模块、烟草生产制造质量检测模块和质量评价模块。利用三维矩阵改进Apriori算法,对数据实行处理,通过建立三维矩阵直接生成频繁序列,精简数据库,提高数据挖掘效率。将系统模块与技术相结合,完成烟草生产控制系统的整体设计。结果表明,通过对烟草指标实行平均值、质量控制评价得分与实际值对比测试,验证了该系统的评价效果较好,能够有效减小不同烟草材料质量控制评估与实际评估结果偏差。

基于二维数组的Apriori关联规则算法改进与实现

通过建立事务二维数组和事务量缩减等方法对Apriori算法进行改进,并利用C++语言予以实现.结果表明,建立二维数组减少了数据库的扫描次数,同时在项目和事务两个维度上进行减枝,大幅度降低了计算的时间复杂度.

基于改进Apriori算法的动车组备件的库存管理研究

车辆主机厂承担了列车的主要生产检修工作,科学地备品备件的库存管理是节约成本的关键问题,但是目前来看,还没有专门针对主机厂的备品备件方面管理的研究,因此,本文旨在研究如何更加高效地科学管理车辆主机厂的备品备件管理,提出通过Web页面并运用改进后的Apriori的多维数据关联规则算法挖掘列车的各类关键设备购买行为之间关联性规则,结合实际生产中的具体数据安排备件库存的增减,通过补货批量和补货时机的最优化来减小库存成本,科学地规划统筹备品备件的库存管理。

基于改进的Apriori算法的关联规则分析

关联规则反映事物与其他事物之间的关联性,是数据挖掘领域研究的一个重要方面,关键概念包括支持度,置信度,提升度。在关联规则中,Apriori算法是其重要组成部分。传统的Apriori算法存在如多次扫描数据库,需要很大的I/O负载,以及产生大量冗余性的候选项集等瓶颈问题。因此,对Apriori算法进行改进,通过布尔矩阵进行行列压缩来减少扫描数据的规模,通过引用索引表的形式来替代生成候选项集,并且以Tried树的形式来对最后所生成的所有频繁项集进行查找,从而加快了计算置信度的时间,以此来解决其瓶颈问题。最终实验结果表明,改进后的算法相比于传统的算法,大大提高了Apriori算法的时间及空间效率。

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法。针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用。并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性。

一种新型的改进Apriori算法研究

Apriori算法是数据挖掘关联规则研究中的经典算法,由于它需要多次扫描数据库,造成系统运行效率比较低。所以在对Apriori算法进行了分析之后提出了改进的Apriori算法。改进的主要思想是基于将事务数据库转化成相应的0-1矩阵,通过对矩阵中每个向量与其后的向量做内积运算来计算支持度,并将计算得到的支持度与给定的最小支持度作比较,删除小于最小支持度的行与列,缩小矩阵的规模,提高了运行速度效率。改进的算法只需要对数据库扫描一次,运行效率比较高。实验结果表明,该优化方案是有效可行的。

基于改进Apriori算法的入侵检测数据挖掘模型研究

将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,成为入侵检测研究的重要方向。本文对Apriori算法进行改进,以此构建入侵检测数据挖掘模型,运用该模型作入侵检测。实验表明,对以知攻击,采用误用检测和异常检测混合策略,其平均检测准确率达到80%以上,不失为一种效果良好的的入侵检测技术。

基于Apriori的改进算法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法。Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示。K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率。

Apriori算法改进及在超市数据挖掘中应用

在超市购物数据处理时,常用Apriori算法对顾客"购物篮"进行分析;由于计算量大,Apriori算法通过使用最小支持度阈值和剪枝技术,控制了频繁集项数,但仍然有可能出现意义不大的频繁项集。将商品分成几个大类,设置大类的加权值;然后,计算加权支持度和置信度,根据最小加权支持度和置信度阈值进行剪枝和筛选,获得新的频繁项集和关联规则,提高算法的效率。