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快速多层次关联规则的挖掘

知识发现是指对原始数据进行分析,提取出隐含的、有用的规则,是当前快速发展的研究领域,是知识获取的重要方法.关联规则是知识发现的重要研究内容之一.本文提出了一种新的多层次关联规则挖掘算法ML-AR.算法ML  (本文共5页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

基于利润分析的多层关联规则研究

面对当今竞争激烈的时代,企业无不采取计算机高新技术来提高效益。利用数据挖掘技术,可以帮助企业获取庞大数据库中隐藏的有用信息,帮助企业决策者作出正确的决策,因此,数据挖掘成为当今相当热门的研究领域,特别是在关联规则方面的探讨尤其如此。通过关联规则可以找出数据库中某些商品项目间彼此的关联性,如消费者的购物习惯等。对于如何才能有效的推导出关联规则,已经有许多的方法相继被提出。但是大部分的算法都是处理单一层次间的关联规则。然而因为商品项目众多、数据不够密集,找出的关联规则数目可能会变的较少,许多隐藏的知识就不能被挖掘出来。多层次关联规则的挖掘技术,是将数据转换成对应的层次化架构模式,再对各层次使用单层次关联规则算法来获得关联规则。以往的单层次算法的做法,容易产生太多的候选项集,因而需要多次访问数据库的操作。数据挖掘处理对象都是大型数据库,反复搜索数据库必将造成输入输出上大量时间的浪费。而夹击搜索算法(Pincer-Search)在搜寻长...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

燕山大学
燕山大学

基于概念层次树的多层次关联规则数据挖掘算法研究

数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的,有用的知识的过程,是解决“数据丰富、信息贪乏”的有效方法,关联规则是数据挖掘的主要研究内容。已有对关联规则的研究只注重解决算法的时间效率,而忽视了关联规则的多层次性。同时,关联规则只用原始数据表示,由于支持度较低而难以表示数据之间的普遍联系。本文针对已有方法的不足,利用归纳的抽象的概念层次提出了基于概念层次树的多层次关联规则算法,根据先验估计以概念层次树的中间层次为起点,在计算结点的支持度和可信度的同时对结点之间进行匹配以更高效的发现多层次关联规则。算法有以下优点:1)高效。与其它方法比较具有较低的空间要求,而且速度更快,从而可充分利用数据,得出准确的知识;2)挖掘出的关联规则是多层次的,同时对得出的多层次关联规则进行清洗,使得到规则更加准确。  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

《燕山大学学报》2003年04期
燕山大学学报

多层次关联规则的快速挖掘算法

数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法。关联规则...  (本文共3页) 阅读全文>>

《科技信息》2009年06期
科技信息

基于关系矩阵的多层次关联规则快速挖掘

关联规则(Association Rules)是数据挖掘的重要研究内容。本文提出了多层次关联规则的挖掘算法——MLIG,利用向量"或"和"与"运算求解频繁项目集(Frequent I...  (本文共2页) 阅读全文>>

《盐城工学院学报》1998年01期
盐城工学院学报

关联度和相关系数在实际应用中的关系探讨

分别用关联度、相关系数来研究稻米中微量元...  (本文共3页) 阅读全文>>

《广西物理》1998年S1期
广西物理

理解知识的关联

好好地读过一本书或它的一个单元后,你觉得你读过的书好像“变薄”了吗?如果缺少这种感觉,怎么办———理解知识...  (本文共1页) 阅读全文>>