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关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。本文对Apriori算法及其改进作了讨论。 相似文献
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蔡曙光 《温州大学学报(社会科学版)》2006,19(4):55-59
采用问卷法搜集资料,以投射技术研究大学生说谎问题。演绎规则提取的研究结果表明,来自城市的独生女大学生这个群体里存在比较严重的“拜金主义”倾向。在大学生思想道德建设过程中,应引起高度警惕。 相似文献
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在网络学习平台中,如何有效推荐学习资源具有重要意义。为进一步提高在数据稀疏情况下的关联规则推荐效率,从相似性角度出发,引入学习资源文本信息,通过构建学习资源相似度矩阵,提出一个基于资源相似度的关联规则扩展方法,从而在历史数据稀疏的情况下生成关联规则推荐。实践结果表明,基于同一数据对象进行研究,通过扩展关联规则方法可以提高推荐的有效性和实用性。 相似文献
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提供了一种关联规则挖掘经典算法-Apriori算法的优化算法,并结合实例探讨了如何把关系数据库的关联规则转化为单维、布尔关联规则,优化了算法的实施,探讨了关联规则的输出等问题。 相似文献
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分析多媒体数据挖掘的需求，介绍常见的多媒体数据挖掘形式及存在问题，针对此类问题探讨基于网格环境下多媒体关联规则数据挖掘方法，该方法是Apriori算法在网格环境下的具体应用。通过实例证明该方法不仅具有经典Apriori算法的准确性，还具备网格的并行挖掘特性，可大大提高数据挖掘的速度及运算效率。 相似文献
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刘耀南 《广东技术师范学院学报》2012,(6):10-15
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果. 相似文献
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基于实际电压暂降历史记录,利用传统关联规则算法Apriori算法思想作进一步改进,对电压暂降历史记录进行多维关联规则挖掘,探求符合真实规律的电压暂降强关联规则,并对得到的关联规则的价值进行分析.研究证明了关联规则在电压暂降研究分析领域有着良好的应用前景,为相关电力部门制定电压暂降预防或治理决策提供很多有重要价值的参考. 相似文献
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杨彬 《三明高等专科学校学报》2014,(6):41-45
阐述了动态取证的特点,基于基本的数据挖掘算法,结合约束属性的限制,设计了一种改进的WWW日志的动态取证模型,并且用程序进行了简单的实现。实践证明,该方法提高了对WWW日志的挖掘效率和准确率,为案情提供了有效线索。 相似文献
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为探寻当前刑事案件的发案规律与特点,以便及时预防和打击刑事犯罪,本文研究提出了刑事案件的多层关联分析模型。首先提出了刑事案件的多层关联规则挖掘的模型框架,依据所建立的刑事案件多维多层数据立方体模型,设计了层间递减支持度策略。基于经典的Apriori算法,提出了适于多层频繁谓词集搜索的改进Apriori算法,按照最小支持度与最小置信度的要求产生强关联规则。由于多层挖掘产生的规则可能存在祖孙关系,本文设计了结果分析中的减少冗余规则。最后,利用大连公安局提供的甘井子区1999～2006年的18 629条刑事案件的真实数据,验证了模型的正确性与有效性。 相似文献
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介绍一种Apriori的改进算法,该算法通过寻找大于最小支持计数的最大频繁项集,可以直接得到最终频繁项集,将改进算法应用到图书馆书目推荐服务中,并对改进算法与Apriori算法进行算法的性能分析及实验数据的运行时间对比,实验证明改进算法在运行速度和挖掘性能上较经典Apriori算法有显著提高。 相似文献