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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。 相似文献
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随着信息技术的发展,数据量变得非常庞大,如何从海量数据中找到有用、有关联的信息,数据挖掘技术应运而生。Apriori算法作为重要的关联分析算法在这些年得到了广泛应用。主要介绍了关联规则的基本模型、Apriori算法的原理以及如何使用Apriori算法挖掘出有意义的关联规则。 相似文献
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近年来,数据挖掘已经引起了信息产业界的极大关注,这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。在介绍关联规则基本概念的基础上,对关联规则的Apriori算法进行了详细的分析和研究,将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。 相似文献
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王金玲 《赤峰学院学报(自然科学版)》2009,25(3):143-145
本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果. 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
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沈良忠 《温州大学学报(社会科学版)》2009,(6):25-30
针对关联规则挖掘中传统Apriori算法需要通过多次扫描数据库来发现频繁项集的问题,提出一种基于简单双矩阵的方法来实现频繁项集的发现．该方法仅需要扫描数据库一次,并充分利用项集的出现次数和是否出现逻辑值来获取频繁项集．实验表明,该方法比Apriori算法更高效． 相似文献
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张丽 《赤峰学院学报(自然科学版)》2009,25(5):17-18
介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向. 相似文献
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焦振 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):115-117
本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足．提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。 相似文献
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李平荣 《喀什师范学院学报》2014,(3):35-37
对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。 相似文献
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利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。 相似文献
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详细了分析传统关联规则Apriori算法的不足,提出了一种改进的关联规则快速挖掘算法。针对当前高校招生录取后大量考生流失问题,使用该算法对某地区考生信息进行数理分析和仿真实验,挖掘了隐含的有用信息,为高校招生录取提供决策性的作用。 相似文献
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提出了使用网格技术的关联规则数据挖掘及实施,并分析、比较了经典Apriori算法和分布式Apriori算法的实施结果。通过WEKA工具对预评估系统的效率评估,和中心数据库上的Apriori和先验Apriori算法性能分析。在网格环境下可以通过减少数据处理时间、资源优化、负载分担来提高计算网络的效率并减少成本,从而使用户得到计算量更大、成本更低、速度更快的计算结果。还介绍了基于网格环境的分布式Apriori关联规则算法,并解释了如何获取知识。 相似文献
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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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牛猛 《开封教育学院学报》2015,35(5)
利用关联规则的Apriori算法分析高考成绩对医学生基础医学课程成绩和临床医学课程成绩的影响,总结高考成绩对医学生专业课成绩影响的规律.这些规律对专业建设、培养方案制定、课程设置、教学效果检查、教学方法改进等有积极作用,并且能够为教学管理决策提供依据. 相似文献
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关联规则挖掘算法分析与比较 总被引：2，自引：0，他引：2
由于数据挖掘的数据量巨大，导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上，对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较，探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。 相似文献
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张丽 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(2):22-23
本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Apriori算法.针对Apriori算法在执行速度和效率上的缺点,提出了一种改进的Apriori算法. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(3)
使用数据挖掘技术可以从用户的图书借阅数据中挖掘有价值的信息,获得用户的借阅行为,为用户提供个性化图书推荐服务。传统的关联规则算法在使用前不进行数据清洗,导致单一用户的单一借阅记录在整体数据集中相对地变成了离群点,使Apriori算法的运行时间显著增加。本文根据数据集的支持度、置信度和过滤度的阈值进行数据清洗,再使用Apriori算法对清洗后的数据集进行关联规则分析。实验结果表明在大数据量和小数据量的情况下,带有数据清洗的Apriori算法的分析耗时更短,强关联规则更强,在个性化图书推荐领域中效果显著。 相似文献