基于关联规则的图书馆个性化服务研究

关联规则挖掘技术是一种新兴的数据处理技术,其算法及应用在图书馆中起着非常重要的作用。Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在分析Apriori算法的基础上,提出利用FP-tree生成树技术来减少候选集的数量,克服Apriori算法的弱点,以提高图书馆个性化服务的效率。     

关联规则中Apriori算法改进的研究

研究基于大型销售数据库的关联规则挖掘问题,分析和讨论了挖掘关联规则中Apriori算法,对其实现思想进行描述,并针对该算法的缺点提出了2种改进算法。     

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。     

基于矩阵加权关联规则的核模糊聚类

提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法。该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度，再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集。通过引入核函数，样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类，提高聚类性能。通过矩阵加权关联规则算法进行聚类。通过实验表明，在处理中小型文档时，该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法；在处理大型文档时，该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法。     

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。     

关联规则挖掘在课程相关分析中的应用

本研究介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想:①采用位图数据格式;②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,首先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈,系统运行速度将得到较大的提升。将该算法应用于课程相关性分析,实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。     

对Apriori算法的研究及改进

关联分析是数据挖掘的本质体现,关联规则挖掘就是寻找给定的大量数据项集之间存在的某种规律的过程。Apriori算法是关联规则中最重要的一种挖掘频繁项集的算法,但是它也存在一定的不足。目的为了提高挖掘效率。方法采用实验的方法,在经典Apriori算法的基础上进行改进。结果证明改进的Apriori算法性能优于经典的Apriori算法,尤其是在交易事务条数比较多的情况下,效果更加明显。结论是改进的算法在计算支持度个数时,每次不需要扫描全部数据库,只需要在精简的数据库表中扫描各项所在的行就可以了,大大节省了时间;支持度计数的统计也比较容易,也不会产生过多的冗余,可以在很大程度上降低挖掘的复杂度,提高挖掘算法的效率。     

关系数据库中关联规则挖掘实现研究

近年来，关系数据库得到了广泛的应用，研究在关系数据库中进行关联规则挖掘的有效技术的需求日益增强。文中根据Apriori算法思想并在分析关系数据库中关联规则特点的基础上，介绍了基于Visual FoxPro的关联规则挖掘的实现过程。     

数据挖掘技术在高校教学质量评价系统中的应用

本文以笔者所在院校的学生数据为依据,对教学质量评价系统中的数据进行挖掘,分析了关联规则算法中Apriori算法,并针对传统算法的弊端,在已有改进算法的基础上,提出了一种基于最小关联规则集的改进算法,以此方法对教师的基本信息、教学方法与教学评估结果的关联关系进行分析。     

一种基于频度的空间关联规则挖掘算法

针对传统关联规则挖掘算法没有考虑空间数据的"空间自相关性"和空间关联规则挖掘的自身特点,提出了新的基于频度的空间关联规则挖掘算法,提高了空间关联规则挖掘的效率,并以广州市南沙地区的遥感图像分类结果为例进行关联规则挖掘实验,结果证明新的算法可行性.     

Apriori算法在农业病虫害分析中的应用

介绍了Apfiofi算法进行规则挖掘的方法,并以某地区越冬代二化螟规则分析为实例介绍Apfiofi算法的应用。结果表明,Apriofi算法在农业病虫害数据分析中具有良好的应用前景。     

时态数据库周期规律与关联规则的挖掘

提出了一种简单有效、抗干扰的周期规律挖掘算法;研究了关联规则提取过程中的连续属性离散化，并用Apriori算法发现有效的规则。对电信话务量时态数据库的挖掘测试结果表明，该算法实现较简单，执行效率较高，具有实用性和有效性。     

珠海市斗门区水产品病害网络诊断与防治系统算法设计

通过提取珠海斗门大宗水产品常见病害和常见鱼病的特征,根据关联规则的原理,采用Apriori算法,结合人工提取方法,从收集的病害资料中提取珠海斗门大宗水产品常见病害和常见鱼病的关联规则。以提取的关联规则作为水产病害诊治和预防的依据,进行水产病害诊断与防治,从而减少药物滥用和违规用药现象。     

Apriori算法在棉花病虫害分析中的应用

为了快速准确地掌握棉花虫害发生趋势,提高虫情测报的时效性和准确性,采用Apriori算法数据挖掘关联规则,对棉花上的3种害虫棉铃虫、棉叶螨、棉蚜的发生趋势进行综合分析。通过Apriori算法寻找出了气候因素与棉花三大害虫的发生发展有密切的关系,尤其气温变化直接影响到棉花害虫的发生种类、发生期及发生量。联规则数据挖掘技术,在处理大量农业信息数据中起着非常重要的作用,Apriori算法在棉花病虫测报工作中将是一项新的技术,具有非常广泛的应用前景。