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。     

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。     

基于关联规则的中文姓名识别方法

从中文姓名识别技术是中文分词领域的重要分支的角度,分析了传统统计中文切词方法正确率低的缺失,表现为基于机器学习方法的中文姓名识别技术对词典规模和语料库容量依赖性大的缺陷,以至于不能够有效地发现未登录词,降低了中文姓名识别的正确率;以中文姓氏用字为线索,提出了一种改善的无监督的中文姓名识别方法,在统计法的基础上,利用关联规则算法挖掘出与姓氏相关的强规则进行姓名识别。实验结果表明：此方法对词典规模和语料库依赖性较小,能够自动消除歧义,有效地发现未登录词,提高了中文姓名识别的正确率。     

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．     

上市公司关联交易披露规则研究

关联交易发生在彼此存在控制与被控制、影响与被影响的关联关系的特定主体之间,若缺乏相应法律监管和机制监管,为谋求一些不正当的利益,关联人和上市公司往往容易扭曲交易条件,会造成公司关联交易的不公正,从而影响国家、少数股东、债权人的利益以及上市公司自身的业绩和长远发展,甚至会影响证券市场的健康与规范发展。研究和规范上市公司的关联交易具有十分重要的现实意义。文章从关易和关联者的界定、关联交易中的信息披露原则及中国上市公司关联交易披露现状分析等方面论述了规范关联交易信息披露规则刻不容缓。     

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。     

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。     

基于关联规则分析的“购物篮分析”模型的研究

以Apriori算法为核心的"购物篮分析"功能模型,利用事务数据库中的销售数据,挖掘顾客购买的商品之间各种有趣联系,帮助商家制定营销策略,合理地安排货架引导销售,既方便顾客购买,同时也刺激了销售。     

基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析

针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析.以2009-2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果.另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响.应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用.     

基于模糊综合评判和关联规则的高校教学评价方法的改进

由于评价方法不科学,导致高校教学分项评价与总体评价的结果不一致,这将影响评价结果的准确性和教师的工作积极性。通过模糊综合评判可以得到相对科学的评价结果,同时通过关联规则发现有效的教学评价规则。      

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。     

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。     

基于产业集群视角的总部经济分析

本文从产业集群的角度,指出总部经济是产业集群的结果,提出了广义产业集群的概念,分析了总部经济的形成机理,总结了总部经济的核心要素。总部经济的成功与否和政府行为有一定关系,并提出了相应政策建议。     

社会领域内的潜规则现象及其根源探究

潜规则在现实社会中的表现是形形色色的。以当事人手中是否掌握权力为依据,可将当事双方的关系概括为官与官、官与民、民与民三种类型。人们追求利益的天性是潜规则产生的可能因素,但人欲的无止境才是潜规则产生的根源;人情伦理文化为潜规则的产生乃至盛行提供了环境;正式制度的缺失、监管和执法力度的软弱是潜规则盛行的直接原因。     

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。