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关联规则挖掘的一种改进算法 总被引：1，自引：0，他引：1
关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,文章对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法. 相似文献
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马文庆 《佳木斯教育学院学报》2012,(11):467+469
本文在研究了多维关联规则数据挖掘的理论及方法的基础上,深入分析以往算法的优缺点并结合图书馆行业管理信息系统的特点,选择对Apriori算法结合数据立方体技术进行改进和优化,形成了适合利用多维关联规则对图书馆数据进行挖掘的新算法。 相似文献
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林治 《宁波职业技术学院学报》2010,14(2):64-67
介绍了数据挖掘中的关联规则分析的概念、特点和常用算法,并利用改进的Apriori算法对高职高专院校信息技术公共课考试成绩进行了分析指导。 相似文献
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李晋芳 《晋城职业技术学院学报》2014,(2):60-62
关联规则挖掘是一种最有影响的数据挖掘技术。它在交易数据库或其他数据仓库项目集之中提取有意义的关联,频繁模式和关联。大多数现有的算法发现频繁模式都需要多次遍历数据库,导致大量的磁盘读取,造成了巨大的I/O负载。为了减少重复读盘,本文提出了一种新的自上而下的方法,即Apriori算法的改进版本,此算法大大降低了数据库的扫描次数,避免生成不必要的模式而减少了数据库的扫描,节省了大量的时间和空间。 相似文献
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将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析。 相似文献
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一种改进的Apriori算法在web日志挖掘中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
罗新 《韩山师范学院学报》2009,30(3):43-48
在对web日志挖掘的处理流程以及难点深入分析的基础上,为了达到更快挖掘频繁访问页面组的目标,提出一种改进的Apriori算法,主要通过减少候选项集和对事务数据库的压缩来实现性能的提高.候选项集的减少是通过对频繁项集的缩减间接来实现,事务数据库的压缩则通过一系列预先定义的规则来实现.实验数据表明,无论对于短事务集,还是长事务集,算法的性能都得到了提升,更好地满足了实际应用的需要. 相似文献
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基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。 相似文献
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关于数据挖掘关联规则算法的一种改进 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了一种基于Apriori算法的改进 ,主要是在剪枝部分提高了效率 ,并且通过实例与Apriori算法进行了比较 . 相似文献
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