检索结果-南通市图书馆

使用不需要产生候选项集的频繁项集挖掘算法挖掘布尔关联规则

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

山西电子技术 2002年第6期 12-14页

作者：万冬梅九江学院理学系江西九江332005

讨论了一个关于布尔关联规则挖掘的不产生候选项集的挖掘算法 ,做了一些提高算法性能的改进 ,并对其性能进行了测试。

关键词：数据挖掘频繁项集候选项集布尔关联规则挖掘算法

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

商场现代化 2010年第24期 209-210页

作者：陈然陕西师范大学国际商学院

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于... 详细信息

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。

关键词：布尔关联规则信用卡消费金融

PROLOG语言在数据挖掘Apriori算法中的实现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2003年第21期39卷 195-196页

作者：周炎涛湖南大学计算机与通信学院长沙410082

该文在介绍事务数据库及其关联规则的基础上,对挖掘布尔关联规则频繁项集的Apriori算法进行了具体描述,并使用ext-PROLOG语言加以实现。

关键词：数据挖掘布尔关联规则 Apriori算法 PROLOG语言

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分布数据库的快速关联规则挖掘算法

计算机工程与应用 2006年第4期42卷 165-167,194页

作者：陈耿倪巍伟朱玉全孙志挥南京审计学院东南大学计算机科学与工程系南京210096 东南大学计算机科学与工程系江苏大学计算机科学与通信工程学院

关联规则发现是数据挖掘的重要研究内容,随着数据库中数据的不断增加,大数据集环境下的关联规则发现日益受到重视,分布式关联规则发现是解决这一问题的有效方法。分布式数据库环境下的关联规则挖掘算法中,时间开销主要体现在两方面(:1)... 详细信息

关联规则发现是数据挖掘的重要研究内容,随着数据库中数据的不断增加,大数据集环境下的关联规则发现日益受到重视,分布式关联规则发现是解决这一问题的有效方法。分布式数据库环境下的关联规则挖掘算法中,时间开销主要体现在两方面(:1)频繁项目集的确定;(2)网络的通讯量。为了解决第一个问题,文章提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成和相应的计算支持数算法,该算法只需对挖掘对象进行一些”或”、”与”、”异或”等逻辑运算操作,显著降低了算法的实现难度。将该算法与DMA算法相结合提出改进算法FDMA。理论分析和实验结果表明,算法FDMA大大提高了关联规则挖掘的效率,算法是有效可行的。

关键词：频繁项目集分布式关联规则挖掘数据挖掘布尔关联规则

基于频繁2-项集的数量关联规则挖掘方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

四川师范大学学报（自然科学版） 2011年第1期34卷 128-133页

作者：游晋峰冯山四川师范大学计算机软件实验室四川成都610066 四川师范大学数学与软件科学学院四川成都610066

关联规则挖掘方法自提出以来已有很多改进算法,但均局限于布尔关联规则的挖掘.已有的数量关联规则挖掘主要考虑了连续属性值离散化、最优的数量关联规则挖掘等问题,但存在过小支持度和过小置信度问题.研究了这一问题并提出了一个在频繁2... 详细信息

关联规则挖掘方法自提出以来已有很多改进算法,但均局限于布尔关联规则的挖掘.已有的数量关联规则挖掘主要考虑了连续属性值离散化、最优的数量关联规则挖掘等问题,但存在过小支持度和过小置信度问题.研究了这一问题并提出了一个在频繁2-项集的基础上挖掘数量关联规则的改进算法.它不仅可以用于典型的购物篮分析,还可以用于购物篮分析不能完成的关联规则挖掘问题,如带数量的捆绑销售问题.

关键词：频繁2-项集 Apriori算法数量关联规则布尔关联规则数据挖掘

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的关联规则在个性化网站建设中的应用

改进的关联规则在个性化网站建设中的应用

作者：国伟合肥工业大学

学位级别：硕士

一个网站有许多个网页组成，网站上的信息分布在这些网页上，不同的用户对不同网页上的信息感兴趣，但是网站中大量的网页存在着结构的不合理性，链接页面的无效性等现状，降低了用户访问页面的效率，如何通过Web使用挖掘技术来了解用... 详细信息

一个网站有许多个网页组成，网站上的信息分布在这些网页上，不同的用户对不同网页上的信息感兴趣，但是网站中大量的网页存在着结构的不合理性，链接页面的无效性等现状，降低了用户访问页面的效率，如何通过Web使用挖掘技术来了解用户的兴趣和爱好，分析用户的浏览模式，根据用户的当前访问需要，自动实时地为用户提供推荐页面，满足多元化的需求，使得个性化服务势在必行。本文分析了基于动态网页下信息采集的方法和算法，通过基于逻辑与运算构造支持矩阵快速挖掘频繁模式的挖掘算法(FDLG)对信息进行挖掘产生关联规则，并借助模糊动态聚类算法辅助实现个性化推荐的体系结构。论文的主要工作如下：(1)概述了数据挖掘的有关研究内容，探讨了关联规则数据挖掘的研究现状。(2)探索了动态网页下数据采集的方法，大大减少了记录量，提高了用户的识别率。(3)对关联规则挖掘理论展开研究，讨论了一些传统的关联规则挖掘算法存在的问题，然后提出了基于逻辑与运算的快速挖掘频繁模式的挖掘算法FDLG，减少了计算量，提高了挖掘效率。(4)本文提出了访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法，模糊聚类算法作为关联规则的预处理或者通过模糊聚类将相似的用户或相似页面聚在一起，形成相似用户、页面群体，从而有利地为个性化推荐提供服务。

关键词：数据挖掘布尔关联规则模糊动态聚类 Web日志挖掘个性化服务

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

数据挖掘技术在火力发电厂中的应用研究

数据挖掘技术在火力发电厂中的应用研究

作者：李雪云华东师范大学

学位级别：硕士

本文对数据挖掘技术课题进行了的研究,尤其对关联规则数据挖掘的技术和算法,特别是模糊关联规则算法进行了深入地分析和研究。并将基于关联规则的数据挖掘技术应用于火力发电厂的运行优化之中,观察探讨数据挖掘技术在电力系统电厂中的... 详细信息

本文对数据挖掘技术课题进行了的研究,尤其对关联规则数据挖掘的技术和算法,特别是模糊关联规则算法进行了深入地分析和研究。并将基于关联规则的数据挖掘技术应用于火力发电厂的运行优化之中,观察探讨数据挖掘技术在电力系统电厂中的应用现状,认为在电力系统中,数据挖掘技术有广阔的发展空间和前景。电厂的历史数据库中存储了大量的数据,这些数据的背后隐藏了许多对提高电厂的生产效率、经济安全性有积极的指导意义的信息。本文用基于关联规则的数据挖掘技术进行数据开采,以充分发挥大量历史数据对电力生产的指导作用。论文首先引入数据挖掘技术的概要及相关知识,介绍常用的数据挖掘方法。接着研究了布尔型关联规则挖掘技术的相关概念以及关联规则挖掘技术的经典算法——Apriori算法,并根据电厂中的实时数据,设计相应的挖掘算法。然后探讨了模糊关联规则算法Fuzzy-Apriori,最后是本文的关键,研究数据挖掘技术在火力发电厂运行优化中的应用,研究运行参数目标值含义及其确定的前提条件。研究模式识别中的经典聚类算法:C均值聚类算法和ISODATA算法,以解决模糊关联规则算法Fuzzypriori中隶属度函数难以确定的问题。运用基于聚类的模糊关联规则算法对某电厂锅炉系统运行数据进行规则提取,开采出在某一负荷下烟气含氧量的目标值,该值与定量计算的烟气含氧量值相一致,从而验证了基于关联规则的数据挖掘技术应用于电厂运行优化的有效性。

关键词：电厂数据挖掘布尔关联规则模糊关联规则