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。     

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。     

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.     

一种新颖的最短路径发现算法

通过变化算法的数据结构与更新路径的方式对经典的Dijkstra算法提出了改进,结果表明,该算法可寻求全部等长度的最短路径。     

关于规则的形式化定义——关于文献[1]中关联规则的基本描述的一个注记

给出了正确的关联规则的基本描述 ,并指正文献 [1]中给出的关联规则的算法过程描述中的谬误     

分析Apriori算法在传统零售业市场中的应用

本文研究了关联规则的经典算法——Apriori算法，对Apriori算法进行了核心思想及主要步骤等的介绍，之后以超市事务数据库为例，详细说明了该算法应用。     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理，采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系，可为教学管理提供决策支持．     

隐私保护关联规则在可疑金融交易识别中的应用

有效利用多方数据进行分析,将隐私保护关联规则应用于可疑金融交易识别中,提出了一种新的算法来满足目前用于异构的分布式数据库的隐私保护.该算法能提高反洗钱工作效率,为金融机构反洗钱工作提供一种行之有效的方法.     

一种基于权函数的改进型关联规则挖掘算法

提出了一种基于权函数的改进型关联规则算法——CWA priori算法。该算法利用决策属性在挖掘中的作用,归约数据源中无价值或价值较小的记录,从而缩短程序运行时间和节约数据存储空间,较好地改进了算法性能。实验结果证明CWA priori算法的效率明显高于A priori算法。