关联规则的发展

关联规则是数据挖掘中一种简单但很实用的规则,文章简要介绍了关联规则的概念及其分类,以及当前关联规则的挖掘算法研究情况,重点介绍了经典的基于Apriori类的候选生成方法和基于FP-tree的方法,并针对当前改进的挖掘算法进行简要说明,最后提出关联规则将来的发展方向。     

基于关联规则数据挖掘算法的应用

数据挖掘,又称数据库中的知识发现,作为一门新兴的研究领域,主要目的是从数据集合中发现隐含的、事先未知的、对决策有潜在价值的用户感兴趣的知识,数据挖掘是当前数据库领域中最受瞩目的研究方向之一。在数据挖掘研究中,关联规则挖掘作为数据挖掘研究中的一个重要部分,引起了越来越多的关注。本文利用SQL Server 2005数据挖掘工具,对已测得的土壤数据,利用关联规则算法对土壤的地力等级进行了预测。     

关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的应用

课程自身、课程与课程之间及课程设置与课程成绩之间存在着一定的联系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息.详细介绍了关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的具体应用,给出了挖掘实施的流程图,以实例的方式深入探讨了数据挖掘技术的实现过程.通过关联规则的算法理论,最终得出有实际价值的规则及结论,从而实现...     

基于关联规则的数据挖掘方法在电厂脱硫监测中的应用

环境监管中对电厂的脱硫监测是监测的重点之一.文章将关联规则的数据挖掘方法有效地应用于电厂脱硫监测中.研究各个脱硫监测属性的相关性以及关联规则,提出了基于关联规则的参数波动模型、参数预测模型,并对该模型和挖掘方法进行了分析与实验,结合实际的脱硫监测数据进行了论证,说明了模型的使用在实际脱硫监测工作中具有良好的效果.     

基于管道完整性数据的关联规则挖掘与应用

在油气长输管道完整性管理领域引入数据挖掘中的关联规则技术,发现完整性数据中潜在的关联关系,充分发挥数据价值。通过对管道完整性数据关联规则挖掘流程进行研究,对经典Apriori算法中频繁项集生成效率进行优化,结合中国石油某管道开展完整性管理积累的外检测与内检测数据进行了关联规则挖掘,并对挖掘结果进行分析和解释。挖掘结果表明:通过关联规则技术可以发现管道本体缺陷与周边环境、本体属性数据之间潜在的关联关系。关联规则挖掘方法应用于管道完整性数据分析能够有效减少无兴趣规则的数量,发现潜在的管理重点,为长输管道完整性管理提供科学、准确的决策依据。(表1,参10)     

负关联规则兴趣度度量方法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题。负关联规则相比正关联规则反映了不同的决策问题,有着重要的研究意义。目前负关联规则的兴趣度度量主要采用传统的基于支持度-置信度框架的度量方法。然而这些传统的度量方法存在一些局限,如标准不客观、不能反映项集间的相关性等,为了克服这些问题,本文提出一种基于余弦度量的兴趣度度量方法。     

关联规则中的Apriori挖掘算法改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容。然而基于候选集的Apriori算法效率低下。针对此缺陷,提出了一种NApriori算法,该算法利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则。此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了挖掘效率。     

一种改进的基于SQL的频繁项集挖掘算法

数据挖掘中的关联规则应用广泛,而频繁项集的产生又是关联规则挖掘最重要的一步。讨论了关系数据库中利用Apriori算法实现频繁项集挖掘的问题,并借助AprioriTid算法思想,提出了一种改进的基于SOL的频繁项集挖掘算法。试验证明,在事务数据量和支持度变化的情况下,此算法性能稳定且执行效率较好。     

数据挖掘在数字化图书馆中的应用研究

数字化图书馆中包含数目庞大的藏书,其包含的数据量也是非常巨大的,如何有效地利用数字图书馆中的资源,增强图书馆的服务体验是一项急需解决的问题.分析了数据挖掘算法中的关联规则算法,并对数据挖掘中的Apriori算法进行了矩阵挖掘技术改进.     

数据挖掘技术在水稻病虫害系统中的设计与实现

利用数据挖掘技术、网络技术和面向对象技术,研制出"水稻病虫害专家诊治系统",包括系统采集、系统维护等子系统.通过数据采集,得到海量水稻病、虫、草害数据.利用数据挖掘技术,对水稻病、虫、草害特征性状数据进行分析,应用关联规则分析,挖掘它们之间的潜在联系,为综合防治水稻的病、虫、草害提供帮助.     

农业信息网站中的Web数据挖掘研究

介绍了Web数据挖掘的特点、挖掘对象、挖掘过程和涉及到的关键技术,分析了Web数据挖掘在农业信息网站中的典型应用,指出Web数据挖掘在农业网站中的应用前景.     

基于智能Agent的自动数据挖掘系统构建

数据挖掘是战略性的工具,对于未经过专门培训的人而言运用数据挖掘工具具有一定的难度,而要聘用专门的数据挖掘人员需要资金支撑,为解决此问题,本文构建一个基于智能Agent的自动数据挖掘系统框架。     

一种基于Web挖掘的远程教学系统的研究与实现

通过Web 日志挖掘与内容挖掘的有机结合,给出了一种个性化远程教学系统的模型,通过分析学生的兴趣给出相应的导航推荐,为学生提供个性化的教学服务,使得整个教学活动成为丰富有机的整体.     

数据挖掘在图书管理中的应用研究

在这个信息爆炸的时代,庞大的数据给数字图书馆的管理带来了极大的困难。而数据挖掘技术的出现,为数字图书馆解决了这一难题。数据挖掘技术可以利用已有的数据进行模型化处理和分析,从而提取出隐藏在庞大数据后面的具有支持决策的信息,便于更好的管理图书馆。阐述了数据挖掘技术的步骤、国内外发展现状,及其在图书管理方面的应用和建议,对提高图书馆的管理水平具有一定的指导意义。     

松藻矿区采煤塌陷对环境的影响及土地复垦

以重庆市松藻矿区作为西南喀斯特采煤塌陷地的典型代表,分析了矿区采煤塌陷对环境的影响,总结了采煤塌陷土地复垦现状以及存在的问题和原因,并提出了对策建议,以期为该区及重庆市乃至整个西南喀斯特地区的采煤塌陷土地复垦工作指明方向。     

基于Web挖掘的一种个性化推荐算法

针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算法,能够有效发现用户兴趣,提高推荐页面的准确率。     

数据挖掘技术在公共图书馆讲座业务中的应用研究

将数据挖掘技术应用于公共图书馆的讲座业务中,从而建立起听众和讲座之间的联系,对提高讲座管理决策合理性具有实践价值。     

Web挖掘

论述了Web挖掘的分类和各种Web挖掘所用的数据挖掘技术,并对Web挖掘技术的应用也作了分析和展望。     

煤炭资源开采对植被影响综述

介绍了我国采煤塌陷的现状、类型、形态,以及采煤塌陷对植被的直接和间接影响.采煤塌陷直接导致植被景观被破坏,导致地表变形而产生地下水位改变、土壤侵蚀、水土流失,间接阻碍植被对水分和养分的吸收,破坏植被生长.采煤塌陷对植被产生的影响严重而深远,因此矿区植被的修复对矿区生态环境的恢复有重要意义.     

Web文本挖掘的方法及其应用研究

Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。文章详细研究了Web文本挖掘的定义及类型,重点分析了Web文本挖掘算法,总结了文本挖掘的应用,最后指出了网络信息挖掘的应用前景。