检索结果-南通市图书馆

微计算机信息 2006年第7X期22卷 189-191页

作者：谢亚力尹怡欣杜军平北京科技大学信息工程学院北京100083 北京工商大学计算机学院北京100037

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。其中关联规则(AssociationRules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文论述了如何改进关联规则算法,使之可以挖... 详细信息

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。其中关联规则(AssociationRules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文论述了如何改进关联规则算法,使之可以挖掘数量型数据,并利用改进的关联规则算法对游客数据进行数据挖掘,从而得到一些对旅游经营有用的知识。

关键词：数据挖掘关联规则数量型数据旅游

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

教学评价信息数据挖掘中数据的转化和分析研究

引用

贵州工业大学学报（自然科学版） 2007年第4期36卷 40-42页

作者：王朝辉王婷婷武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 贵州大学电气工程学院贵州贵阳550003

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程。其中关联规则(Association Rules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规... 详细信息

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程。其中关联规则(Association Rules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。

关键词：数据挖掘关联规则数量型数据教学评价

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Lazy方法的数量型关联分类研究

基于Lazy方法的数量型关联分类研究

引用

作者：李宾飞重庆大学

学位级别：硕士

信息时代，高速发展的计算机技术使许多有价值的信息被保存起来，但是如何将这些隐含信息有效地挖掘出来加以利用是我们不断研究的方向。关联分类作为数据挖掘中一种分类精度高，适应性好的分类算法，被广泛的应用于各个领域。目前的研... 详细信息

信息时代，高速发展的计算机技术使许多有价值的信息被保存起来，但是如何将这些隐含信息有效地挖掘出来加以利用是我们不断研究的方向。关联分类作为数据挖掘中一种分类精度高，适应性好的分类算法，被广泛的应用于各个领域。目前的研究方法和模型都是基于理想的离散型数据，如何将其更好的应用到数量型数据中是亟待解决的问题之一。目前针对数量型数据的关联分类方法主要是通过先离散化，转化为离散型数据后，再应用传统的关联分类算法进行分类。这种“先离散，再学习”的步骤可能带来离散盲目性问题，例如待测试样例不确定时，可能无法匹配到已经构造好的分类器中的规则的区间，进而影响其分类的准确性。另一方面，采用Lazy思想的基于属性投影的关联分类算法将构造分类器的时间推迟到分类阶段，同时在此之前，对每个待测试样例在原始训练数据集上进行投影，得到一个规模小，去除无关属性的新训练数据集。实验证明，相比传统的关联分类算法，Lazy关联分类算法在分类效果上有了很大的提高。本文基于传统关联分类算法在数量型数据上的应用的弊端，结合Lazy思想，提出了一种新的关联分类算法QLAC—基于数量型属性的关联分类算法。针对数量型数据，它首先利用K-近邻分类思想“投影”，选取N个近邻为待测试样例新的训练数据集，然后，使用K-means聚类算法对待测试样例和新的训练数据集进行离散化，最后根据离散化后的数据特征，采用基于频繁闭项集的关联规则挖掘算法挖掘类关联规则并构造分类器进行分类。另外，在利用K-近邻分类思想得到待测试样例的新的训练数据集时，首先判断它们的类属性值是否一致，若一致，则直接将其赋值给待测试样例，否则继续进行后面的关联分类操作。最后，为了验证QLAC算法的有效性，在UCI上7个数量型数据集上进行对比实验。实验结果证明，与K-NN算法相比，QLAC算法在分类准确率高于1.03%，与现有的关联分类算法包括CBA，CPRA，CMRA和Lazy算法相比，平均分类准确率提高0.66%-1.65%。另外，在分类器大小对比试验中，QLAC算法的分类器中规则比CBA平均减少39.3条，证明它能更有效地对待测试样例分类。

关键词：数据挖掘关联分类 Lazy 数量型数据离散盲目性

来源：

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

关联规则在教学评价中的应用

引用

中国科教创新导刊 2008年第23期 44-44,46页

作者：王婷婷贵州大学电气工程学院贵阳550001

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程,其中关联规则（AssociationRules）的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关... 详细信息

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程,其中关联规则（AssociationRules）的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。

关键词：数据挖掘关联规则数量型数据教学评价

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：