【摘 要】
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针对传统的关联分析算法Apriori执行效率低、I/O过重、计算量过大等问题,提出了一种通过减少扫描数据库次数来降低候选项集计算复杂度,在频繁项集求解过程中通过将事务项集转换为行向量,利用“与”操作来提高算法执行效率的Apriori改进算法.利用学生在校行为数据集对Apriori改进算法进行有效性和高效性验证.同时,为了符合算法对样本数据的要求,在样本数据处理过程中对原始数据进行了清洗和离散化处理,定义了分析对象的样本数据离散化处理的规则.通过实验分析比较了Apriori改进算法与经典Apriori算法的
【机 构】
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上海理工大学 信息化办公室,上海 200093
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针对传统的关联分析算法Apriori执行效率低、I/O过重、计算量过大等问题,提出了一种通过减少扫描数据库次数来降低候选项集计算复杂度,在频繁项集求解过程中通过将事务项集转换为行向量,利用“与”操作来提高算法执行效率的Apriori改进算法.利用学生在校行为数据集对Apriori改进算法进行有效性和高效性验证.同时,为了符合算法对样本数据的要求,在样本数据处理过程中对原始数据进行了清洗和离散化处理,定义了分析对象的样本数据离散化处理的规则.通过实验分析比较了Apriori改进算法与经典Apriori算法的性能.结果表明,Apriori改进算法保持了对实际分析对象关联规则挖掘的有效性,同时具有更高的执行效率.
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业财融合是新时期企业会计工作发展的必然趋势,而预算管理是企业内部管理的重点,对于经营效率和竞争实力的提升十分关键.但面对新的竞争形势,企业内部管理压力更大,预算工作面临新的挑战,需要发挥业财融合的优势,推动预算管理进行优化转型,形成新的预算信息化管理模式.从企业的实际情况出发,预算管理工作还存在一些问题,特别是与业财融合的结合发展不到位.对此,企业要在业财融合的背景下针对预算管理进行优化建设,发挥信息技术的优势,整合财务数据,并提供平台、人才和风险管控方面的保障服务,最终推动预算管理的高效落实,进而推动企
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