基于FP-growth关联规则的图书馆数据快速挖掘算法研究

作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐。首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间。实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据。     

关联规则挖掘相关技术综述

关联规则由R．Agrawal于1993年提出后，迅速引起了注意，在文献中，R．Agrawal阐明了关联规则的含义，给出了关联规则的数学描述和一个关联规则挖掘的通用算法。随后开始有很多从事人工智能、数据库方向的研究人员投入到相关的研究当中。目前主要的工作集中在算法研究领域。     

通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL(O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。该文提出了一种高效的基于加权频繁模式树的通信网告警关联规则挖掘算法,算法性能测试表明,该算法与已有的加权关联规则挖掘算法相比较,节约了大量的存储空间,提高了算法的挖掘速度,对通信网的故障诊断和故障定位有着积极的意义。     

基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法

项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一个性质,描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法,并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明,该算法是有效和可行的。     

基于OLAP的关联规则的挖掘

本文讨论了基于 OL AP的关联规则挖掘的结构和相关技术。基于 OL AP的关联规则挖掘是 OL AP技术和高效的关联规则挖掘算法的结合。     

关于Top-N最频繁项集挖掘的研究

最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能,是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足,改进了传统的倒排表,结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样,给出了几个命题和推论,并把它们用于该文算法以提高性能,实验结果表明,所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。     

数据水平分布下的隐私保护关联规则挖掘

针对数据水平分布的关联规则隐私保护挖掘算法中隐私受损和挖掘效率较低的问题,提出一种由半诚实第三方参与的安全多方计算方法和快速分布式关联规则挖掘方法相结合的TSum FDM挖掘算法。为了防止水平分布下各个站点信息的泄漏,该算法引入半诚实的第三方参与计算过程,利用安全求和协议产生全局频繁项集。首先,每个站点接受的是上一个站点经过安全求和协议加密后传来的信息,并在计算过程中每个站点加入第三方随机生成的参数来隐藏实际被支持的频繁项集,最后将生成的结果传给第三方进行计算求得全局频繁项集,进而得到关联规则。实验结果表明,TSum FDM挖掘算法在保证水平分布各站点数据隐私不被泄露的前提下能够快速有效地挖掘关联规则。     

一种基于约束的区间合并算法

数据挖掘中数量关联规则挖掘的关键是连续属性离散化问题,本文基于规则约束,以兴趣度为依据,对数量关联规则的区间合并算法进行了研究。     

关联规则挖掘在运动伤病管理系统中的应用

提出将数据挖掘理论应用到运动伤病规律研究的方法,在运动伤病管理系统中集成关联规则挖掘算法。介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的基本概念,阐述了面向关联规则A priori算法的基本思想。描述基于关联规则的运动伤病管理系统的设计模型、各模块的功能和系统执行过程,并采用.net环境下的C#程序开发语言给出部分算法的代码实现。以足球运动为例,把若干运动员的运动伤病信息和比赛运动数据结合,通过数据采集和数据预处理,挖掘出与伤病关联的各项规则,实现系统的应用。     

基于新疆民汉语言接触的关联分析

新疆民汉语言接触具有悠久历史和地域特征.运用社会语言学理论,从新疆民汉语言影响结果入手,着重分析不同影响之间的关联.不同影响之间的理想关联形式应是词汇借贷→音位增加、新的组合方式产生→构词规则借用→语法规则借用→语言类型改变→语言混合→语言兼用→语言转用→语言融合.这一关联的确定,既有助于把握语言发展的趋势,进行合理规划,又有助于展示民族关系的和谐,促进社会进步.     

基于Surfer软件与GIS空间分析方法的中小城镇住宅地价空间分布规律的研究——以福建省德化县为例

运用2002--2006年住宅用地定级及基准地价评估资料，综合运用Surfer软件与GIS空间分析方法，分析德化县住宅地价空间分布规律。结果表明：Surfer软件与GIS空间分析原理相结合的方法，能够形象直观地描述城镇地价分布规律。对德化县的分析显示，从整体上看，城镇住宅地价的分布在空间上具有连续性，局部存在变异性；城镇住宅地价变化具有空间差异性；交通条件对地价空间分布具有至关重要的影响；城市扩展会带动扩展轴向的区域住宅地价明显升高。     

鄱阳县农村居民点空间分布特征及影响因素分析

以鄱阳县第二次土地利用现状调查成果数据为基础,借助GIS为工具,计算Voronoi图面积变异系数与最邻近点指数,结合GIS查询工具、缓冲分区、SQL统计等功能论证鄱阳县农村居民点在空间上的分布特征的同时,定量的研究地形、公路交通、河流等因素对农村居民点空间分布的影响。研究的结果表明:平原地区农村居民点分布数量较大,分布相对集中。交通因素对农村居民点分布有重要的作用,随着距公路距离越远,居民点分布逐渐减少。河流对农村居民点分布也有一定程度的影响作用,当地鄱阳湖湖泊水面特殊情况,制约湖泊周边居民点的空间分布情况。     

Microsoft关联规则在高校图书馆中的应用

将数据挖掘引入到图书管理系统中,是高校图书馆发展的必然趋势。利用SQL Server 2005的Microsoft关联规则对高校图书馆的图书借阅信息进行数据挖掘,发现读者的阅读兴趣,找出读者借阅文献之间的关系和规则,可以提高图书资源的利用率,并为高校图书馆开展个性化服务提供指导性建议。     

一种有效产生关联规则的方法

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题，而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的。该文介绍了原关联规则的概念，证明了传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则，均可以由原关联规则导出，而原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目。文中给出产生原关联规则的算法并举例说明算法的执行过程。     

面向感性设计的关联规则提炼方法的研究

若将关联规则挖掘应用于感性设计,必需解决两个问题:一是如何设置合适的参数值(支持度与置信度)进行关联规则挖掘;二是如何从关联规则挖掘所生成的大量关联规则中提炼出真正有用的信息,以指导产品的感性设计。为了解决上述两个问题,提出了一种提炼关联规则的方法:第一步,设定低水平的支持度和置信度的阈值进行关联规则挖掘,以保留尽可能多的有用信息;第二步,从第一步生成的原始关联规则中提炼出优质的关联规则,在这一步中,设计了一系列具体步骤。并通过实例说明了该方法的应用。     

基于GIS和RS的哈尔滨淹没经济损失风险评估

基于地理信息系统GIS技术构建数字高程模型,采用平面模拟方法参照120.89 m水位对哈尔滨市淹没风险预测,运用地理信息系统GIS与遥感RS技术相结合的方法获取了哈尔滨市区土地利用现状空间分布信息,并用其将社会经济信息进行空间展布,对淹没区产业类型分布图和淹没深度进行矢量叠加分析,并依据经济信息进行淹没经济损失风险评估。评估结果显示,淹没经济风险最高的区域主要分布在道里区和道外区,其次为松北区、呼兰区和香坊区。     

陕西省建设用地结构变动特点及其驱动力分析

借助土地利用空间结构的信息熵和均衡度概念,揭示了陕西省近十年建设用地利用结构的空间变化规律;围绕着影响土地利用结构规模变化的诸多因素,利用统计学典型相关分析方法构建了陕西省建设用地变化的典型相关分析模型,定量判断了各影响因素的变动对建设用地的影响程度。     

土地整理中的土地适宜性评价方法研究——以山东省日照市岚山区独剁流域土地整理项目为例

以山东省日照市土地整理项目为例.实证研究了GIS空间分析法和多因子综合评价法相结合的土地适宜性评价方法在土地整理中的应用和效果.结果表明:该方法可以有效地划分土地质量等级及其范围,为土地整理项目提供科学依据.     

采矿工程专业学生地下开采空间概念培养研究

对煤矿采矿工程专业学生培养方式存在的不足进行了分析.介绍了一套培养模式:促进学校、学院(系)、教师、学生、煤矿形成五位一体的合力作用;改进实验课、理论课、实习三大教学方式相结合的矿井空间概念的各环节.改进的着力点主要从存在问题的实习、实验环节入手.由此开展实验室、实习基地和产学研基地的建设,改进现场实习培养方法,完善教...