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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。  相似文献   

2.
谭学清  罗琳  周洞汝 《情报科学》2007,25(1):129-133,160
数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注,基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为数据挖掘技术的发展趋势,本文结合联机分析挖掘的思想和基于目标属性关联规则挖掘算法,提出并构建了数据立方体上的基于约束的关联规则挖掘算法。最后的算例证明了该算法的有效性。  相似文献   

3.
基于Web的数据挖掘技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法.  相似文献   

4.
郭玲 《科技通报》2015,(3):216-219
对可产生潜在威胁的网络数据进行挖掘的过程中,采用传统关联规则方法无法运算潜在威胁数据的关联性,降低潜在威胁数据挖掘的准确性,提出一种基于区域频繁扩展树的支持向量机回归算法,用于挖掘网络潜在威胁数据,构建潜在威胁下网络数据的区域频繁扩展树,获取潜在威胁下网络数据间的关联性,依据潜威胁下网络数据的关联性塑造基于支持向量机回归网络潜在威胁数据挖掘模型,模型利用支持向量回归估计模型分析数据回归曲线的平稳度,对比回归预测值同真实值间残差,对检测数据中的潜在威胁数据进行识别,完成潜在威胁下网络数据的准确挖掘。实验结果说明,采用所提方法对不同复杂度潜在威胁下的网络数据进行挖掘,具有较高精确度。  相似文献   

5.
数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法.  相似文献   

6.
基于现行数据隐私问题日益严重,如何防止数据挖掘过程中隐私信息的泄漏,将是一个重要的研究议题。就此提出了一个多单位合作的决策树隐私保护方法,并重点分析了该方法所具有的安全性和通讯量,方法以C4.5算法为基础并利用垂直属性分割在水平数据库环境下进行挖掘,方法主要是保护不同单位间挖掘出的规则不被其它单位获取,同时又能达到准确无误差的共同挖掘结果。  相似文献   

7.
结合了分布式入侵检测技术和数据挖掘技术,对基于数据挖掘的分布式入侵检测系统进行了研究.在对经典的关联规则挖掘Apriori算法改进的基础上,提出了适用于分布式入侵检测系统中基于网络数据源的关联规则挖掘DZApriori算法.  相似文献   

8.
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持矩阵的、不需要产生候选项目集的算法设计思想。算法为事务数据库中的每个项目设置二进制向量,利用逻辑与运算构造支持矩阵来挖掘频繁项目集,极大地节省了存储空间,提高了算法运行效率。  相似文献   

9.
对近十年我国高等教育领域将数据挖掘技术应用到人才培养进行了综述。在介绍了经典挖掘算法的基本原理基础上,归纳了其在高校人才培养中应用特点及存在的不足,并依据教育信息化发展趋势,给出了未来所要重点关注的领域。涉及到的挖掘算法包括有关联规则、聚类分析、决策树、属性约简、支持向量机等一些广泛使用的技术。文献内容的选择主要基于某一研究后续被关注程度,组织过程中力争将相关研究进行归类,以给出其发展概貌。在大数据年代,上述工作可以为我国高校人才培养的管理决策提供有益的参考。  相似文献   

10.
随着计算机技术的迅猛发展,数据挖掘技术越来越受到世界的关注。从数据挖掘的概念出发,介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程,结合数据挖掘的几种常见挖掘算法:决策树法、关联规则法和神经网络法等,对其主要思想及其改进做了相关描述;总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用,指出了数据挖掘的发展趋势。  相似文献   

11.
陆觉民  郑宇 《现代情报》2007,27(12):92-93,98
Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,本文在分析关联规则挖掘算法的基础上,提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率,提高图书馆服务层次。  相似文献   

12.
近年来数据生成和收集技术的发展使得面向科研、管理等领域的数据集十分庞大,从而对海量数据集进行的信息提取变得更加迫切。文章对数据挖掘的概念及所要达到的目标进行剖析,对增量数据库关联规则挖掘算法进行研究,通过举例对数据库关联规则挖掘算法的实际应用进行了分析。  相似文献   

13.
针对标准ID3算法在数据规则挖掘的应用中还存在运算时间长、规则挖掘效果不好等问题。本文提出了一种基于属性增益优化ID3算法的体育训练数据规则挖掘模型,首先利用凸函数的性质来改进信息量公式,通过对数据集中属性选择标准的改变从而降低决策树的计算成本,减少决策树的生成时间,之后计算取值较多且不重要的属性信息时,将经验知识度参数引入从而避免取值少的属性被抛弃。此后又进行了专门的仿真实验,实验结果表明,与传统的算法相比,本文设计的经过改进的ID3算法在建树时间和规则数目这两个方面都具有更好的性能。  相似文献   

14.
为了优化企业商品销售决策方案,提高商品销售预测的准确率,采用数据挖掘的方法对商品销售预测分析。首先对商品销售预测基本流程和现有预测算法进行归纳总结,接着提出了基于数据挖掘的商品销售预测框架,并对决策树及贝叶斯网络算法数学模型、关联规则进行阐述,最后运用实例仿真,对商品的一季度的销售额与利润额进行预测分析,实验表明,预测数据与实际数据基本一致,预测效果良好,具有一定的研究价值。  相似文献   

15.
关联规则是数据挖掘的重要研究方向之一,Apriori算法是利用关联规则进行数据挖掘中的一个最经典的算法。通过对Apriori算法进行研究分析,发现该算法具有产生大量候选项集和多次扫描数据库的缺点。提出了一种基于矩阵按位存储的改进型Apriori算法,该算法将数据库中的数据读入内存,用矩阵按位存储数据,使用按位运算计算项集的支持数,提高了支持数计数的效率,从而提高了关联规则挖掘的速度和效率。  相似文献   

16.
介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。  相似文献   

17.
关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则发现算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文研究了数据挖掘技术中的关联规则算法。对经典的Apriori算法作了全面的分析,指出了挖掘中的关键步骤,提出算法的不足,并给出了算法可以改进的方向。  相似文献   

18.
本文首先介绍了数据挖掘在高校教学评价系统中使用的意义,明确了挖掘模块的功能定义及挖掘具体的实现方案,然后详细介绍了关联规则挖掘在高校评教系统中的使用。全文以哈尔滨华德学院为实例,综合了教务处、人力资源部、教学质量监督中心等部门的数据记录形成教学评价初始数据,经过一系列数据预处理操作,形成挖掘对象,通过使用关联规则的Apriori算法对教师属性与评教等级进行了挖掘分析,最终得出了有参考价值的挖掘结果。  相似文献   

19.
空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同位规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。在介绍空间多维分类数据同位规则挖掘算法的基础上,对该算法进行了一点改进,使其能更好的针对不同的实际数据进行处理。  相似文献   

20.
本文以高校学生信息数据为研究对象,主要以贫困学生信息数据为应用点,采用数据挖掘技术挖掘学生信息中的有用知识。本文围绕挖掘贫困学生信息这个主题,运用Apriori关联规则算法对得到的综合数据信息进行挖掘,并对Apriori算法的应用进行了改进,得出了有利于学生管理部门支持决策的知识。  相似文献   

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