基于Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统设计

传统应用于图书管理系统的Apriori算法因数据库扫描次数过多,以及候选项集数量过大导致系统运行缓慢,为解决此问题,设计基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。系统结合C/S架构与B/S架构,分别向图书馆工作人员和借阅者开放图书信息。系统功能模块中数据预处理子模块从读者借阅数据库中提取借阅者以及图书相关信息数据,对数据进行清洗、转换以及集成处理后,关联规则挖掘子模块利用改进Apriori算法依据处理后的数据,挖掘出支持度大于最小支持度阈值以及置信度大于最小置信度阈值的强关联规则,生成关联规则数据库。个性化信息推荐子模块依据关联规则数据库中的借阅者同借阅者所选图书进行关联匹配,向借阅者推送与所读图书相关联图书信息,实现图书信息的个性化推荐。实验结果表明,该系统可有效推荐图书关联信息,且在50个客户端同时运行的情况下CPU占有率仅为6.58%,运行性能佳。

基于Apriori数据挖掘算法研究

关联规则是从数据集中识别出频繁出现的属性值集,然后利用这些频繁集创建描述关联关系的规则过程.在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,讨论了经典的Apriori算法,并提出改进的Apriori关联规则算法,对算法进行了实验数据的算法性能分析及运行时间对比.结果表明,改进的算法在运行速度和挖掘性能上都较经典的Apriori算法都有显著提高.

基于可拓理论的Apriori数据挖掘算法分析

介绍了数据挖掘以及可拓学理论,阐述了两者之间的关系。对经典的数据挖掘Apriori算法和基于可拓理论的Apriori算法进行算法实现和对比。结合实际应用对这两种算法进行测试。测试结果表明基于可拓理论的Apriori算法能够避免冗余规则的产生,挖掘出的结果集简洁而且完备。

基于Apriori数据挖掘优化方法研究

针对基于Apriori挖掘方法不能高效地解决分发事务问题,提出一种分层结构的优化方法,在保证得到大项集的完整性条件下创建数据库的分层结构,提高挖掘性能和挖掘速度。算例测试结果表明:可以使事务数据库逐步减少,尽可能地消除所有可能不起作用的事务,提高挖掘效率,节省系统开销。

基于Apriori数据挖掘算法的篮球比赛现场决策系统构建

为优化篮球比赛现场决策效果与效率,将人工智能技术引入篮球比赛决策当中,设计了篮球比赛现场决策人工智能辅助系统。首先,利用摄像机布局了篮球场比赛帧图像采集方案,基于三维空间仿射变换方法标定相机降低帧图像失真程度;构建篮球战术数据库,将现场采集的比赛视频与数据库对战视频案例进行匹配比对;基于Apriori算法找到篮球比赛视频对应的战术方案频繁项集,生成篮球战术布局的关联规则,最终得到本场比赛最佳的篮球战术布局方案。本次对于篮球比赛人工智能辅助决策系统的构思,提高了决策者在战术布局思考中的效率,具有广阔的推广应用前景。

基于Apriori数据挖掘技术的粮情安全预测系统的研究与设计

实现对粮情安全的预测、提高粮情检测的实时性,是降低粮食发霉变质等事故发生的重要保障.设计了一种基于Apriori数据挖掘算法的粮情安全预测系统,通过分析挖掘监控中心采集到的大量粮仓环境历史数据实现了精准预测,及早发现了粮仓的安全隐患,有效地防止了粮情检测不及时的问题.

ICU医疗器械性压疮Apriori数据挖掘的高危因素筛选及预防研究

探讨ICU医疗器械压疮Apriori数据挖掘的高危因素筛查及预防。方法:选择2018年9月-2019年9月医院ICU住院患者300例为对象,收集患者的基本信息、病情及医疗器械的使用情况,将发生医疗器械性压疮与未发生医疗器械性患者分为发生组(n44例)和未发生组(n256例)两组,对可能的影响因素进行单因素和多因素Logistic回归分析,并采用Apriori数据挖掘技术筛选出ICU医疗器械性压疮发生的危险因素。结果:300例ICU患者44例发生医疗器械压疮,发生率为14.67%。单因素及多因素Logistic回归分析结果表明:年龄、营养状态、白蛋白、血红蛋白、有无手术、有无骨折、有无机械通气患者的营养状况、医疗器械佩戴时间、固定部位有无保护装置、固定部分是否潮湿是ICU医疗器械压疮发生的独立危险因素(P0.05);采用Apriori数据挖掘发现,ICU医疗器械压疮发生率高危因素前三位分别为营养状态、年龄及医疗器械佩戴时间。结论:ICU医疗器械压疮发生率较高,且借助Apriori数据挖掘患者发生的高危因素,应根据上述可能的高危因素制定预防措施,以降低ICU医疗器械压疮发生率。

基于logistic回归与Apriori数据挖掘技术的护理专业学生实习与就业关联研究

本文基于logistic回归与Apriori数据挖掘技术,实证分析护理专业学生实习与就业影响因素的关联,结果显示学生实习前焦虑现象普遍存在、学生就业影响因素与实习情况存在诸多关联,结合实习情况及就业影响因素间的关联分析,提出开展实习前技能强化训练、院校合作制定实习前培训内容及标准、对学生实习和就业进行密切追踪和心理疏导、帮助学生树立正确的就业观等对策建议。

基于云平台的Apriori数据挖掘算法改进研究

云计算通过整合计算和存储资源,将数据结果向服务用户提供共享服务或按需提供。Apriori算法是一种数据挖掘算法,论文深入探讨了Apriori算法和Hadoop平台技术,同时对Map Recude核心框架结构进行研究与分析,提出了改进的Apriori算法,并将改进的Apriori算法移植到Map Recude核心框架上,将数据挖掘与云计算结合运用的方法,这种算法与分布式系统相结合可以大大提高数据挖掘的效率。

Apriori数据挖掘算法在中职学校贫困生认定工作中的应用

由于中职学校贫困生认定部门经过多年的贫困生认定工作实践后,发现了传统的贫困生认定工作存在众多的的不合理之处,认定工作变得越来越困难,于是中职学校急切的需要一套科学的认定办法来完善这种认定工作,从而能使这种认定工作变得更易于操作,结果更趋于合理。

基于Apriori优化的大数据挖掘技术研究

为解决Apriori算法在大数据挖掘中存在数据负载大、挖掘效率低、冗余性高的问题,提出采用Map Reduce计算框架来优化Apriori数据挖掘算法,将计算任务划分为多个并行任务,提高数据处理效率。将改进的Apriori算法应用于网络入侵大数据挖掘中,并和传统Apriori算法进行对比。结果表明,改进的Apriori算法的数据挖掘效果优于传统Apriori算法,数据挖掘效率高,同时可以有效降低对网络入侵数据的误检率和漏检率。

数据挖掘算法在作业车间调度问题中的应用

为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。

基于数据挖掘的痛经用药规律研究

目的:基于数据挖掘技术分析《中医方剂大辞典》中治疗痛经方剂的用药规律。方法:根据纳入与排除标准筛选出《中医方剂大辞典》中治疗痛经的方剂,对其进行方药名称规范,运用Excel、IBM SPSS Modeler 18.0、IBM SPSS Statistics 26.0等进行频数统计、关联规则分析、聚类分析及因子分析。结果:共纳入151首治疗痛经的方剂,涉及中药191味;其中出现频次≥10的中药为当归、川芎、延胡索、白芍、香附、甘草等共36味,药效以补虚药、活血化瘀药、理气药为主,药性偏温、寒、平,药味则偏辛、苦、甘,多入肝、脾、心经。选取出现频次≥25的13味高频药物进行关联规则分析,得到“当归-川芎“”当归-香附-川芎“”当归-熟地黄-白芍-川芎”等常用药对21组,并通过提升关联规则的支持度得到“当归-川芎-白芍”核心组合。进行高频药物聚类分析得出4类药物组合,C1:白芍、熟地黄、川芎、当归;C2:牡丹皮、茯苓;C3:香附、甘草;C4:桃仁、红花,因子分析得到5个公因子。结论《:中医方剂大辞典》中治疗痛经以补血活血、化瘀散结、疏肝理气为主。

基于数据挖掘探析张志娣辨治原发性支气管肺癌用药规律

张志娣主任中医师,系第二批全国优秀中医临床人才,第六批全国老中医药专家学术经验继承工作指导老师,浙江省名中医。张师从医40余载,临证思路开阔,博采众长,中医药治疗肿瘤疗效显著。本文通过聚类分析、关联分析等数据挖掘方法探索和研究张师治疗肺癌的遣方用药规律,为临床治疗提供参考。

基于数据挖掘分析中药外用治疗敏感性皮肤的用药规律

目的 通过数据挖掘技术分析中药外用治疗敏感性皮肤的用药规律。方法 通过检索中国知网、维普中文期刊服务平台和万方数据知识服务平台,筛选中药外用治疗敏感性皮肤的临床研究,检索时限为2012年1月1日-2022年5月1日。使用Excel 2021来整理和汇总所检索到的文献,使用IBM SPSS Statistics 26.0和IBM SPSS Modeler18.0对药物之间进行关联规律分析。结果 经过以上筛选,共获得43篇相关文献,涉及63首中药复方,涉及中药157味。涉及中药的药性以寒性药物为主,药味以苦味药为主,归肝经的药物最多。药物关联规则分析表明,苦参-地肤子是关联规则中支持度最高的药物组合。核心方药为苦参、地肤子、蛇床子和白鲜皮等。结论 中医药治疗敏感性皮肤多将清热药和解表药配伍使用。筛选适证中药及药物组合,其中苦参、黄柏、白鲜皮等使用频率较高,苦参-地肤子、苦参-蛇床子、苦参-防风等为核心药物。

基于数据挖掘探究补肾益髓法治疗阿尔茨海默病的用药规律

目的运用数据挖掘分析方法总结归纳补肾益髓类中药复方治疗阿尔茨海默病(alzheimer′s disease,AD)的核心药物及用药规律。方法将自数据库建立起至2022年4月于中文数据库中国知网、万方、维普,中国临床试验注册中心,英文数据库PubMed、Web of science中检索到的补肾益髓法治疗AD的临床研究文献作为数据来源,利用SPSS modeler 18.0和SPSS Statistic 25.0软件对纳入文献中记载的复方药物进行频次统计、关联分析、系统聚类分析和因子分析;通过Cytoscape 3.8.0构建中药核心复杂网络,并对网络中的中药进行拓扑分析。结果经筛选,得到69篇文献共计70首处方,108味中药;单味药物属熟地黄应用次数最高;补虚药、活血化瘀药、安神药应用最为广泛;网络拓扑学筛选得到包括熟地黄、石菖蒲、枸杞子、远志在内的12味核心中药;关联分析得到常用药物关联规则37条,最为常见的药对为“熟地黄-枸杞子”“石菖蒲-远志”等,使用频次最高的药物组合为“熟地黄-石菖蒲-远志”;系统聚类分析在欧式平方距离为15时可归纳为3个潜在聚类方,因子分析共提取4个公因子,其药物组成体现了地黄饮子、六味地黄丸、左归丸等补肾经方的药物配伍规律。结论补肾益髓法治疗AD以补肾填精益髓为主体,辅以活血祛瘀、宁心安神、豁痰开窍;针对AD病机治疗标本兼顾,体现了中医药整体观念、辨证施治的诊疗特点。

数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知与情绪认知中的应用

随着食品嗅觉和味觉感官及情绪认知相关的科学技术水平的不断提升,越来越多的仪器分析方法和实验设备用于上述领域的研究。检测方法的多样化、全面化以及检测精度的提升,也伴随着风味感知相关数据规模的扩增。如何从食品风味仪器分析结果以及消费者的情绪认知行为相关研究中收集的大量数据中获得关键信息,并建立数据间的关联,越来越被研究人员所关注。食品领域的数据挖掘与建模技术是利用食品生产及流通过程中获得的大量数据,实时、准确地监控食品产业链的各个环节中的物理化学变化,并预测这些变化可能对消费者感官特征及情绪认知产生的影响。目前在食品嗅觉和味觉感知领域,数据挖掘与建模技术可为食品科研人员和消费者提供前所未有的洞察力和分析能力。本文在针对经典的机器学习方法中的有监督和无监督的数据挖掘与建模方法以及深度学习方法的基础上,对食品感官属性研究以及情绪认知方面的最新应用进展进行分析,并展望数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知领域的应用前景,助力食品行业的科技进步和产业升级。

基于数据挖掘现代中医外治病理性瘢痕的用药规律研究

目的:整理分析三大中文期刊数据库中采用中医外治病理性瘢痕的方剂,挖掘现代中医外治病理性瘢痕的药物配伍相关规律及应用特点。方法:收集中国期刊全文数据库(CNKI)、万方、维普三大数据库中采用中医方剂外治病理性瘢痕的相关文献,应用Excel构建方剂数据库,采用SPSS与IBM SPSS Modeler 18进行统计学分析。结果:共筛选整理得到外治病理性瘢痕的92首方剂,涉及中药206味。频次≥10和频率较高的中药分别为丹参、五倍子、白芷、冰片、蜈蚣、当归、苦参、红花、甘草、莪术、川芎和大黄。药味以苦辛为主,药性以寒温居多,归经主归肝、脾、肺三经,功效以清热、活血化瘀药为主。基于关联规则核心药对为:蜈蚣-五倍子;丹参-五倍子;五倍子-冰片等18对。聚类分析得到新药方4个:五倍子、蜂蜜、防己、蜈蚣、丹参;莪术、昆布、苦参、威灵仙;白芷、当归、紫草、血竭、甘草;大黄、黄柏、白矾。结论:数据挖掘的结果显示现代中医外治病理性瘢痕多外用清热解毒、活血化瘀之药,以软坚散结,灭瘢祛瘢。

基于数据挖掘方法探讨脾胃名家李德新教授临床诊疗虚劳疾病规律

目的基于数据挖掘技术探讨李德新教授治疗虚劳疾病的用药规律。方法收集、整理李德新教授临床诊疗虚劳疾病的病例,运用频数、频率、聚类分析、关联分析等方法对病例中的证型诊断和处方用药进行统计分析和数据挖掘,归纳整理后对医案数据进行科学计算。结果共纳入治疗标准医案虚劳741例,挖掘出与疾病相对应的高频症状、高频证型、高频中药,并对中药进行聚类分析得到有效配伍,同时进行症状、证型与相关中药的关联分析。结论利用数据挖掘技术,可初步揭示李德新教授临床诊疗虚劳疾病的规律,从虚劳论治,培补虚劳对于疾病的治疗具有重要意义,有助于更好地传承李德新教授的学术思想,具有较高的临床参考和学习价值。

基于数据挖掘浅析电针治疗原发性失眠的选穴特点及文献研究概况

目的:运用数据挖掘技术分析电针治疗原发性失眠的文献,总结电针治疗原发性失眠文献的杂志及地区分布、穴位、诊断标准、观察指标及电针的参数规律。方法:采用计算机检索中国知网(CNKI)、万方(WF)、维普全文数据库(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、Pubmed与Web of Science(SCI)数据库中电针治疗原发性失眠的文献。使用EndNote进行文献重复处理,使用Microsoft Excel 2019进行文献的杂志及地区情况、腧穴使用频次、诊断标准、观察指标及电针的参数分析,使用SPSS 21.0和clementine 12.0数据分析软件进行聚类和关联性分析。结果:共纳入文献92篇。所纳入文献中,杂志分布较分散,作者所在地区以广东省居多。共涉及70个体穴,总频次713次;涉及8个耳穴,总频次15次。神门、三阴交、百会和印堂使用频次较多,百会、四神聪、安眠、三阴交、神门和神庭为常用的电针连接穴位;穴位以膀胱经穴位为主,主要分布在下肢和头面,五输穴的使用频次最高;神门、百会和三阴交为常用的主穴,常用的穴组为神门与安眠和三阴交。最常用的诊断标准为《中国精神障碍分类与诊断标准第3版(CCMD-3)》,最常用的量表为匹兹堡睡眠质量指数(PSQI),常用的电针波形为连续波2 Hz。结论:电针治疗原发性失眠的穴位以局部取穴为主,注重上下配穴;诊断标准以国内的为主,观察指标以主观量表为主;低频连续波为治疗失眠的常用电针波形。