基于分布式数据库的关联规则挖掘算法

现有的数据挖掘算法和模型主要是基于大型数据库或数据仓库的环境,大多采用集中式处理.而目前绝大部分的大型数据库都是以分布式的形式存在的,因此,提出新的分布式关联规则挖掘算法是非常必要的.针对FDM算法中可能造成频繁项集丢失的缺点,提出了一种改进的分布式关联规则挖掘算法DARM,该算法同时也减少了各分站点间的通讯量,从而提高了整个挖掘算法的效率.     

基于链表的关联规则挖掘算法

提出了基于链表的关联规则挖掘算法的基本思想，只需要扫描数据库一次．不产生候选项目集，也不使用逐层迭代的方法，利用链表的特性来提高挖掘效率．     

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。     

一个基于散列技术的关联规则挖掘算法

提出了基于散列技术的关联规则挖掘算法的基本思想,只需扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用避层迭代的方法,利用散列文件组织的特性来提高挖掘效率.     

关联规则挖掘在研究生个人学习计划制定中的应用

介绍了关联规则挖掘算法Apriori及其在研究生专业课程间的关联规则发现中的应用，所发现的规则用于辅助新研究生进行个人学习计划制定。可减少研究生在个人学习计划制定中的盲目性，提高所选课程与学科专业研究方向的吻合度。     

采掘关联规则的算法及优化处理概述

本文对关联规则采掘中的主要方法进行了概述 ,指出了关联规则采掘中的不足 ,介绍了算法优化上的一些进展情况     

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

数据关联规则挖掘在高校试卷质量评价中的应用研究

关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一.以高校教务信息管理系统为应用背景对采用改进的Apriori算法成绩数据库进行分析,得出课程相关性规则,在此基础上建立试卷质量综合包含评价指标体系,为高校试卷质量评价提供科学依据.该评价体系使不同专业的学习效果具有综合可比性,突破以往单一的平均成绩进行评价的局限性.     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘中关联规则算法用途广泛,通过研究关联规则算法,对各关联算法进行分析、对比总结出各关联规则的适用领域,并对经典的关联规则算法进行了举例与性能分析。     

适用于协议特征提取的关联规则改进算法

借鉴关联规则挖掘的思想,引入序列项目集的概念,使算法能够处理集合事物和具有序列特性的项目;通过递推的方法依次得出不同长度的特征字段,并利用偏移属性集加以约束去除无效字段,有效控制约束频繁集的规模;最后依据选择策略从约束频繁集中选出最终的特征字段。实验结果表明只要选取合适的参数,用该方法提取协议特征是行之有效的。     

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。     

行业协会治理中的正式规则与非正式规则

正式规则必须以非正式规则为本源,尊重人们在经济交往中达成的共识才能发挥效力,正式规则将对非正式规则起到进一步固化作用,这是正式规则与非正式规则相兼容的内在逻辑。当前行政性行业协会治理机制失效的根源在于：协会中私人产权主体间非正式谈判机制的日渐形成与协会“自治权”缺失这一正式规则发生根本冲突,以及协会长期以来累积的工作习惯和传统作风这些属于意识形态层面的非正式规则具有较强的独立性,在短期内难以改变。     

基于关联规则挖掘方法的结构性减税实证研究

2009年以来,面对严重的国际金融危机,结构性减税已然成为中国税收政策的一大亮点,更成为刺激经济增长、扩大社会需求的有效财政工具。然而,尽管结构性减税政策适应了当前社会经济客观形势的需要,但也加大了财政收支压力,更对下一阶段如何运用结构性减税政策与完善税收制度相融合提出了新的挑战。文章通过关联规则的数据挖掘分析方法对本次结构性减税前后的各主要税种数据进行关联度的定量分析,从数据分析的角度探讨了减税政策对主要税种以及总的税收收入的影响,并通过分析主要税种与税收收入的相关度变化,对下一步在优化税制结构上的结构性减税方案提供了一些政策建议。     

基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息.文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法.     

基于模糊数值约束的成绩数据库关联规则挖掘

在一条成绩记录中包含了项目和与这些项目相关的成绩数值信息,这些数值信息可作为关联规则的一种约束而存在.基于上述问题,提出了一个基于模糊数值约束的关联规则挖掘方法,实际挖掘结果表明这种方法是有效的.