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1.
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。 相似文献
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张洁 《渭南师范学院学报》2009,24(2):59-62
文章在研究多维关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种适合关系型弱点数据库的高效的多维关联规则挖掘算法AprioriTidList ＋.该算法以Apriori算法思想为核心,通过对单维的层次算法AprioriTidList进行改造得到.通过与多种算法的比较、分析,对AprioriTidList＋算法的优点进行了介绍. 相似文献
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Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率. 相似文献
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关联规则的挖掘分为两步，首先找出满足最小支持度要求的频繁项目集，然后根据频繁项目集生成满足最小置信度要求的关联规则集．目前对关联规则挖掘的研究主要集中在频繁项集的生成上，然而，作为整个关联规则挖掘的一部分，由频繁项集生成关联规则的算法也有待进一步研究和改进．本文首先对传统的集合操作进行了扩展，然后在扩展集合操作的基础上，提出了由已挖掘出的最大频繁项集生成关联规则的算法ARD-ES，并对算法的复杂度作了理论和实验上的分析．实验表明，ARD-ES算法随着事务数据库容量的增大，时间占用的攀升基本上是线性的，空间占用在某一定值上下波动． 相似文献
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浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。 相似文献
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关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着大量数据的收集和存储,人们对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣,Apriori算法就是经典的关联挖掘算法。文章分析了Apriori的算法思想、算法描述及实际应用。 相似文献
9.
钱冬云 《浙江工贸职业技术学院学报》2006,6(1):88-92,87
在数据挖掘算法中，Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上，提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩，减少事务数据库的平均长度，提高了数据挖掘的效率，具有一定的实用性。 相似文献
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在Apriori算法的基础上,提出由候选集快速产生强项集的算法：采用动态分配存储空间合理分配内存,将数据库中的数量相关问题转换成逻辑相关问题,给出计算长度k的强项集存储分配公式,由候选（k＋1）一项集的集合Gk＋1,产生（k＋1）-项强项集来表达关联规则． 相似文献
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通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。 相似文献
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朱俊峰 《安徽广播电视大学学报》2009,(3):122-124,128
介绍了数据挖掘和关联规则,并运用关联规则的Apriori算法对参加“基于网络的课程考核改革试点”学生的成绩数据进行挖掘,得出了形成性考核成绩和期末考试成绩有明显的相关关系的结论。 相似文献
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针对关联规则负增量更新的挖掘问题,提出了一种高效的关联规则负增量更新算法,即NIUA。该算法充分利用原数据库中已有的频繁项集、所有1-项集来生成最小非频繁项集;并采用选样等策略求出删减数据后的频繁项集。整个算法只需扫描删减后的事务数据库一遍,从而提高了关联规则的更新效率。 相似文献
16.
Apriori关联算法在学生成绩中的应用 总被引：4，自引：1，他引：4
姜红艳 《鞍山师范学院学报》2007,9(2):48-50
介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及Apriori算法在学生成绩中的应用. 相似文献
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基于关联规则的高职学生成绩分析应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先给应用关联规则进行学生成绩挖掘的问题定义,然后分析解决问题的具体方案,并依据方案实施关联规则Apriori算法对学生成绩分析,得到相关结论。 相似文献
18.
杨丽玲 《通化师范学院学报》2014,(12):49-51
该文介绍了数据挖掘、关联规则、Apriori算法的基本概念,同时基于Microsoft数据库平台 SQL Server 2005,结合BI Development Studio的分析服务功能SSAS,利用Microsoft关联规则数据挖掘算法对招生系统中数据进行数据处理和数据挖掘,从而找出强关联规则,为高校的招生提供参考依据。 相似文献
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关联规则分析是最常用的数据挖掘方法,其目的是利用历史数据记录,从中发现属性之间的关联,有效地协助有关管理部门进行决策分析。利用关联规则中的FP-Growth算法对网上招聘系统数据库进行挖掘,从中发现属性之间的关联规则,即用人单位的录用规律,有效地协助有关部门在招生过程中指导学生选择专业,克服大家在选择专业时的盲目性,优化专业结构,从而提高就业率。 相似文献
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介绍数据挖掘中关联规则概念及发现频繁模式基FP-growth算法,及通过对模型的灵活运用,完成了对学生成绩关联规则分析。 相似文献