Design and Implementation of Book Recommendation Management System Based on Improved Apriori Algorithm

The traditional Apriori applied in books management system causes slow system operation due to frequent scanning of database and excessive quantity of candidate item-sets, so an information recommendation book management system based on improved Apriori data mining algorithm is designed, in which the C/S (client/server) architecture and B/S (browser/server) architecture are integrated, so as to open the book information to library staff and borrowers. The related information data of the borrowers and books can be extracted from books lending database by the data preprocessing sub-module in the system function module. After the data is cleaned, converted and integrated, the association rule mining sub-module is used to mine the strong association rules with support degree greater than minimum support degree threshold and confidence coefficient greater than minimum confidence coefficient threshold according to the processed data and by means of the improved Apriori data mining algorithm to generate association rule database. The association matching is performed by the personalized recommendation sub-module according to the borrower and his selected books in the association rule database. The book information associated with the books read by borrower is recommended to him to realize personalized recommendation of the book information. The experimental results show that the system can effectively recommend book related information, and its CPU occupation rate is only 6.47% under the condition that 50 clients are running it at the same time. Anyway, it has good performance.

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。

Apriori算法在医疗设备健康管理中的研究与应用

目的医院在实施医疗设备精细化健康管理中,管理系统会产生大量的日志数据,如何高效利用这些数据,不仅可以为医疗设备的健康状态进行及时的监控,而且为潜在的隐患提供支持。方法通过收集血动力工作站、肺功能仪、彩色多普勒超声诊断仪等医疗设备的运行日志,建立事件日志数据库,分别利用Apriori算法和Apriori优化算法挖掘医疗设备运行时状态的关联规则。结果 Apriori优化算法的功能和性能优于Apriori算法。结论 Apriori优化算法可以为医疗设备健康管理提供良好的决策支持。

Apriori算法改进及其在资产管理中的应用

在运用Apriori算法挖掘轨道交通企业资产数据时,针对Apriori算法会产生大量候选集而导致搜索速度降低等问题,构建频繁项生成优化模型,应用数据属性规约方式优化约束关联规则。实验表明,改进后的算法具有更好的时间效率,可适用于海量数据集。

基于改进数据挖掘Apriori算法的软件风险管理分析

因初始项集中的数据特征相关,使关联规则Apriori算法的数据挖掘结果存在误差.为了解决这个问题,结合粗糙集理论(RST),提出一种改进的关联规则数据挖掘算法;然后,将该算法应用到软件工程风险因素和风险缓解因素管理分析中,提出一种新的软件工程适应性结构.仿真结果表明,该改进算法提高了挖掘数据的效率.

基于Apriori算法的浙西杉木用材林立地及生长因子关联分析

森林立地条件影响着林木的生长。为了充分挖掘立地因子与林分生长之间的内在联系,以杭州市临安区森林资源动态监测数据为基础,以杉木Cunninghamia lanceolata林为研究对象,运用差分方程法构建了基于Richard理论方程的地位指数模型;利用Apriori算法进行立地因子和林分生长因子的关联规则挖掘,得到175条置信度在80%以上、支持度在10%以上的因子关联规则,并从中提取了20条“林分因子-立地因子”规则。结果表明:影响临安区杉木用材林立地质量的主要因子是海拔、坡位、坡向、坡度级、土壤类型、土壤质地、土层厚度、腐殖质层厚度、林下植被种类和林下植被覆盖度,各类规则揭示了杉木林分立地因子和立地质量、立地因子和林分生长因子,林分因子和林龄之间存在的变化规律以及隐含的关联关系。

Apriori算法在高职院校公共选修课关联性分析中的应用

构建公共选修课关联性分析模型.采用Apriori算法对公共选修课选课历史记录数据进行挖掘分析建模,将构建的模型应用到公共课管理中,可以提高公共选修课数字化智能管理水平.

Apriori算法在高校学业管理中的应用

为了把握大学生进入高校之前的学业倾向,文章基于WEKA软件环境,运用Apriori算法,对高校学生历史数据进行挖掘,发掘影响学生学习效果的主要因素,剖析个体基本属性与成绩属性之间的关联性,预测某些属性会使学生的学习产生障碍,提高学业管理的针对性与时效性。

基于Apriori算法的煤矿双重预防信息系统

现有煤矿信息系统功能较为单一,大多还停留在简单数理统计与信息上报功能阶段,且多数系统将风险管控与事故隐患排查分割成2个不同体系进行管理,未将二者进行整合,较难实现闭合式管理,导致管理过程中出现较多漏洞;同时,系统在煤矿日常安全生产过程中所采集的大量数据也未能得到有效利用,较难发现隐含在数据当中的深层规律及数据间的关联规则,导致数据的大量浪费。针对以上问题,设计了一种基于Apriori算法的煤矿双重预防信息系统,详细介绍了系统架构和系统功能的实现。该系统以Apriori算法与煤矿双重预防机制基本理论为基础,对事故隐患和风险管控进行整合,在实现二者闭合式管理的同时,利用Apriori算法对事故隐患数据进行深度分析,挖掘其潜在的关联规则,并通过对潜在的关联规则分析制定相关的日常防范措施,实现对事故风险源的辨识、管控和隐患排查治理。应用结果表明:该系统实现了对事故隐患和风险管控的全生命周期管理,通过深度分析得到了事故隐患的发生规律,实现了对煤矿事故的预防、预警、预控,提高了煤矿安全生产管理水平。

基于关联规则Apriori算法的农产品销售管理系统设计

当前的农产品销售管理系统仅能对农产品的采购与售出进行统计,不仅工作效率低、并发能力差,而且无法辅助用户进行精准销售。为提高农产品销售管理环节的工作效率与自动化水平,本文优化当前管理系统缺陷,设计基于关联规则Apriori算法的农产品销售管理系统。以STM32F407ZGT6微控制器以及周围电路组成的系统硬件架构为支撑,对农产品数据进行处理,改进Apriori算法并分析农产品销售数据的深层关联,实现精准的销售推荐。系统经过测试后,各项指标满足设计标准,响应速率和并发承载能力大幅提升,农产品推荐平均精准率高达97.8%。

基于关联规则的知识推荐算法

根据知识管理系统用户的个性化需求,在分析基于Tag技术个性化收藏知识流程的基础上,提出了基于关联规则的知识推荐算法;针对经典Apriori算法推荐精度的不足,提出改进算法,并给出了应用实例。实例证明,改进算法能在更短的时间内提供更高的推荐覆盖率。

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A++算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。

关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

传统的学生信息管理中不能有效地利用数据对决策者提供有利的信息,使用数据挖掘可以找出学生信息中隐藏的数据关联。在学生各类信息的基础上采用数据采集、预处理,并使用Apriori算法对学生信息进行挖掘,为学校决策提供依据。

关联规则挖掘在DSCRM系统中的应用

考虑汽车销售行业的特殊性,将关联规则应用于客户关系管理系统销售数据的分析中,运用关联规则挖掘的经典Apriori算法搜索所有的强关联规则,关联规则的分析方法对车辆销售中提高销售金额、交叉销售和提高客户满意度具有一定的辅助意义。

关联规则在服务器智能管理中的应用

本文对关联规则进行了改进并引入服务器管理领域,对服务器运行日志进行关联规则挖掘,获取服务器运行规律并建立故障预测模型,提高服务器管理的智能性。实验表明,关联规则挖掘能够用于服务器管理知识的获取,分析出各故障之间的联系,并具有故障预警能力,为服务器的智能管理提供决策支持服务。

关联规则挖掘在LBS动态数据管理的应用研究

为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。

关联规则挖掘在软件企业客户关系管理中的研究与应用

关联规则挖掘是在数据挖掘研究中最为活跃的一种挖掘方法之一。该文利用关联规则的Apriori算法对软件企业的客户与商品之间的关系进行挖掘,发现商品间的潜在关系,指导决策者对不同的客户实施不同的营销策略,从而达到高质量的客户关系管理。

数据挖掘在超市管理中的应用研究

本文通过分析超市管理的现状,结合数据挖掘技术中的关联规则,利用改进的Apriori算法,多层次、多角度的对超市管理系统数据库中的数据进行分析和挖掘,在大量毫无规律的数据中找到各个数据之间隐含的规律,从而发现有价值的信息,帮助管理者提高管理效率。

数据挖掘在图书信息管理系统中的应用

采用数据挖掘技术,通过挖掘某大学图书信息管理系统数据仓库中的借阅记录,运用并改进Apriori算法,比较、分析了读者需求的、按科目分类的各类图书资料间的关联;这些关联规则为图书管理员提供了有效地分析图书借阅状况、提高图书管理水平、提高图书馆服务质量等的办法.

数据挖掘在图书管理方面的应用

随着高校图书馆图书的大量购买和招生人数的增多,图书管理运行系统产生了大量数据,利用传统的方法无法对这些海量数据进行研究分析。而数据挖掘正是解决此类问题的先进技术,对数据挖掘从定义、功能、应用方面进行了比较详细的阐述,尤其是在应用方面重点介绍了Apriori算法和K-means算法,讲述了其基本思想和工作过程。结合图书馆的数据,进行聚类分析和关联规则分析,得出最优的馆藏布局,为读者提供更好的主动的、人性化的服务。同时对数据挖掘在图书管理中的前景作了瞻望。