强关联规则相关论文
本文重点讨论数据挖掘算法在高职英语教学中的应用和研究,文中以无锡科技职业学院为模型,采用关联规则算法挖掘该校所属学生在三个......
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要问题，它在商业领域的成功应用，使它成为数据挖掘中最成熟、最主要的研究内容之一。关联规则挖掘......
随着Internet的迅速发展，新信息、新产品每天都在不断被放上Web，同时，用户的种类、数量和关注点也在增加。一方面，用户从浩瀚如烟的信......
网络技术,数据库及数据仓库技术的飞速发展使得数据大量堆积,为从大量数据中发现隐含的知识信息,数据挖掘技术得以出现。随着数据......
目的探讨中医药治疗甲状腺功能减退症组方规律。方法检索清华同方、中国知网、维普、万方数据库中治疗甲状腺功能减退症的方剂,对......
随着世界贸易的不断发展,水上交通运输需求的持续增加,水上交通安全隐患也不断增加,水上交通事故严重威胁着人命、财产以及水域环......
为了能够根据煤矿隐患数据发现有效知识,运用数据仓库存储煤矿隐患数据,利用关联算法挖掘煤矿隐患参数数据,挖掘出强关联规则,通过......
针对Apriori算法的存在产生大量的候选频繁集合的缺点,本文提出了基于加权代价敏感的非频过滤矩阵Apriori算法,通过在FP-tree算法......
对海洋数据进行挖掘能够有效地预测海洋灾害事件。海洋监测数据具有时序长、间隔短、多要素间强关联的特点,对长时间序列进行直接......
关联规则是数据挖掘中重要的课题之一.传统的由频繁项目集产生关联规则的方法由于要考虑频繁项目集的每一个非空真子集,当频繁项目......
如何科学的引入数据挖掘技术,发现海量审计业务数据中潜在的疑点是当前审计技术研究的热点。本文提出了一个新的基于兴趣度的关联......
数据挖掘是一个新兴的领域,在短短几年内得到了迅速的发展。关联规则算法是数据挖掘技术中最活跃的算法之一。该文从关联规则算法......
概念格是一种有效的知识表示和知识发现的工具，已被成功应用于许多领域，然而在建格上大多是利用最小支持度以及置信度来进行约简操作......
【目的/意义】关联数据发现与个性化信息推送是未来智慧图书馆建设的核心内容。大数据环境下,为了提高图书馆推送信息的精准度,本......
针对强关联规则的挖掘问题,提出构造事务数据库的单元复形,利用广义离散Morse理论发现强关联规则的方法。在基本的离散Morse理论和......
摘要：挖掘学习数据并对教学策略进行正向反馈已成为改进教学质量的重要手段。基于Apriori算法对计算机网络基础课程教学中学生学习......
传统的关联规则算法是针对关联关系计算它们的支持度和置信度来判断它们的关联程度,看它们之间是否具有很好的兴趣度。这里给出一......
<正>logistic回归模型是一个经典的统计学模型[1],利用该模型可以做预测并解释因变量和自变量之间的关系,其已被广泛应用于医学、......
本文在对国内外研究现状进行分析的基础上,选用了Apriori算法对课程关联关系进行挖掘,且进行了算法改进,同时也采用了U检验思想衡......
随着科技的发展,人们能够用更便捷的方式来收集数据。数据库的快速增长使人们急迫地需要一种技术来处理这些数据。而数据挖掘就是......
提出了适用于个性化推荐的强关联规则的概念,并给出一种基于矩阵的强关联规则挖掘算法强关联规则集合能够以较少数量的规则表示全......
首先对Apriori算法过程本身进行了详细的研究,给出了三种改进措施,各种改进措施在特定的应用场合有着明显的优点,均能有效减少存储......
