基于FP-Growth算法的MES系统生产关联规则挖掘技术研究.pdf

基于FP-growth算法的交通事故数据关联规则挖掘研究.pdf 第45卷第9期科技创新与生产力Vol.45No.9 2024年9月SCI-TECHINNOVATIONPRODUCTIVITYSep.2024 文章编号： 1674-9146渊圆园24冤0909503 基于FP-growth算法的交通事故数据关联规则挖掘研究* 11112 马健，谢雨晴，张丽岩，王燕，周欢生（1.苏州科技大学土木工程学院，江苏苏州215011，2.江苏江南商贸集团有限责任公司，江苏苏州215011）：，本文采用摘要为了探寻多种事故影响因素共同作用下诱发交通事故的某种规律以及各因素间的关系FP-growth算法 对收到的交通事故数据进行分析研究，挖掘其中的潜在价值信息，找出

2025-04-01 约1.37万字 3页立即下载

数据挖掘关联规则FP-growth算法..doc 目录摘要：０ 1．介绍１ 2.数据挖掘１ 3.关联规则２ 4．数据采掘工具的研制及其应用３ 5.程序实现５算法描述６数据结构９算法实现细节１３ 6.总结２０ 7.致谢２０摘要： 关联规则在数据挖掘是一个重要的研究内容。而产生频繁集则是产生关联规则的第一步。在大多数以前的实现中，人们普遍采用了类似于Apriori[2]的算法。这种算法有一个很大的缺点，就是使用了不断产生候选集并加以测试的方式来得到频繁集。但是，产生候选集的代价是很大的。本文分析并且实现了在论文[1]中提出的FP-growth算法。FP-growth算法的优点是节省时间和空间

2017-01-11 约2.34万字 21页立即下载

基于FP-growth的关联规则算法的实现与应用.docx 中文题目： 基于FP-growth的关联规则算法的实现与应用 PAGE PAGEI PAGE PAGE1 摘要伴随着计算机与信息技术的发展，迎来了云计算时代。利用手机、电脑等电子数码产品来记录人们的生活，存储数据，数据呈指数增长。大数据分析技术也吸引了越来越多的关注。大数据并不在于“大”，而在于有用，其价值含量比数量更重要。大数据与数据挖掘对于发展进步的中国和各行各业许多领域有着举足轻重的影响力，是学者们努力研究与应用的方向之一。在关联规则挖掘领域最经典的算法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪数据集的方法以减少I/O开支，本文所重点研究的FP-

2025-04-20 约1.95万字 31页立即下载

基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的开题报告.docx 基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的开题报告一、选题背景和意义教学排课是教学管理的重要环节之一，合理的排课对于提高教学质量和效率具有重要意义。传统的排课方式依靠教师和管理员的经验和直觉进行决策，效率低下，容易出现调课和时间冲突等问题。所以，通过计算机技术来辅助排课，不仅可以提高效率，还能避免人为错误。本项目将基于FP-Growth关联规则算法，设计并实现一个能够自动排课的系统。该系统将会自动根据学生的选课情况、教师的教学计划以及教室可用情况，并采用FP-Growth算法对历年排课数据进行分析建立模型，生成合理的排课方案。通过本项目的研究与实现，能够提高教学管理的效

2024-04-14 约1.98千字 3页立即下载

基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的中期报告.docx 基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的中期报告一、选题背景：在现今社会，高校教学管理系统早已成为大学教育信息化建设不可或缺的一个重要部分。课程表是每个学期各个专业在校园学习中最基本的安排，涉及到学生和教职工的学习，交通，饮食调整等方面。对于管理者来说，制定高效的课程表能够有效地提高学校的教学效益，增强学生和教职工的对学校的认可度和归属感。另外，目前由于疫情的影响，课表制定也需要更加灵活、高效，避免交叉感染。二、选题意义：基于此，我们设计一款课程排课系统，采用关联规则算法FP-Growth对数据进行挖掘，提高制定课程表的效率，降低管理成本，达到高校教育管理的信息化。

2024-02-22 约小于1千字 2页立即下载

FP-Growth关联算法应用研究+20137212913189.doc FP-Growth关联算法应用研究 1 引言 关联规则(Association Rules)挖掘是数据挖掘研究领域的一个重要研究方向，它由美国IBM Almaden Research Center 的Rakesh A-Grawal等人于1993年首先提出，是描述数据库中数据项之间存在的一些潜在关系的规则。 2 关联分析概念设I = {I1，I2，…，Im}是项的集合，D = {T1，T2，…，Tn}是一个事务数据库，其中每个事务T是项的集合，使得TI。每个事务有一个标识符，称为TID。如果I的一个子集X满足XT，则称事务T包含项目集X。一个关联规则就是形如X=Y的蕴涵

2017-10-09 约2.17千字 2页立即下载

一种改进FP树关联规则挖掘算法.doc 一种改进FP树关联规则挖掘算法 　　摘要：关联规则挖掘向来是数据挖掘的一个重要领域，挖掘算法也层出不穷。本文在深入分析了FP树特性的基础上，改进了FP树构造过程，通过一次扫描事务数据库生成FP树。缩短了关联规则挖掘时间，提高了效率，实验验证了其有效性。　　关键词：数据挖掘；关联规则；FP树　　中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31707-01 　　An Improved FP-Tree Algorithm for Mining Association Rules 　　LI Tao 　　(Nanjing Information

2018-05-24 约4.98千字 10页立即下载

一种基于FP-Tree的关联规则数据挖掘改进算法及实现.pdf

2018-08-04 约小于1千字 8页立即下载

(数据挖掘)关联规则挖掘——Apriori算法、fp—Tree算法.ppt 关联规则挖掘;1、Apriori算法;Apriori的性质： ;Apriori的步骤： ;Apriori算法;Apriori算法实例;实例解答;支持度50;Apriori算法的不足;提高Apriori算法的方法;Hash-based itemset counting（散列项集计数）;Transaction reduction（事务压缩）;Partitioning（划分）;Sampling（采样）;2000年，Han等提出了一个称为FP-tree的算法。 FP-tree算法只进行2次数据库扫描。它不使用候选集，直接压缩数据库成一个频繁模式树，最后通过这棵树生成关联规则。 FP-tree算法由两

2017-04-25 约小于1千字 38页立即下载

《关联规则挖掘算法研究.doc 关联规则算法研究摘? 要?Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析，指出其优缺点；最后对另外的改进算法，做一个简单的叙述。 ??? 关键词? 数据；关联规则；AprioriKeywords：data mining；relation rule；Apriori algorithm ??? 关联规则反映了数据库中数据项目之间有趣的关联关系，而其中发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。关于频繁项目集的挖掘算法研究，人们对此进行了大量的工

2017-01-09 约字 5页立即下载

数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究.doc 工学博士学位论文数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 毛国君北京工业大学 2003年4月分类号：TP311 单位代码：10005 学号：B200007009 密级：北京工业大学工学博士学位论文题目: 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究摘要数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术，它成为未来信息技术应用的重要目标之一。经过十几年的努力，数据挖掘产生了许多新概念和方法。特别是最近几年，一些基本概念和方法趋于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。像其它新技术的发展

2017-08-24 约8.71万字 99页立即下载

FP-Growth算法在序列模式挖掘中的研究及其应用的开题报告.docx FP-Growth算法在序列模式挖掘中的研究及其应用的开题报告题目：FP-Growth算法在序列模式挖掘中的研究及其应用一、选题背景随着人们对数据的需求不断增加，数据挖掘成为了一个热门的研究领域。序列模式挖掘是数据挖掘中的一种技术，其主要任务是找出在序列数据中频繁出现的模式。随着数据规模的不断增加，传统的序列模式挖掘算法例如Apriori算法、FP算法等已经不能满足大规模数据挖掘的需求。因此，设计一种高效的序列模式挖掘算法具有重要的研究意义和应用价值。 FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的数据挖掘算法，它的思想是将序列数据转化成一棵频繁模式树，再从树中挖掘频繁模式。由于该算法不需

2024-04-07 约2.03千字 3页立即下载

基于特征矩阵的关联规则挖掘算法研究.pdf

2018-08-04 约小于1千字 6页立即下载

基于MFP-tree的关联规则挖掘算法研究的中期报告.docx 基于MFP-tree的关联规则挖掘算法研究的中期报告一、项目背景 关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一，其应用涉及到商业领域、社交网络、信息检索等多个领域。MFP-tree是一种用于挖掘长尾关联规则的树结构，相对于传统的Apriori算法，MFP-tree能够减少内存消耗和磁盘I/O次数，提高了算法效率。二、项目目标本项目的目标是基于MFP-tree的关联规则挖掘算法研究。具体来说，需要完成以下几个任务： 1.研究MFP-tree算法的原理和优缺点。 2.实现MFP-tree算法，并进行性能测试和比较分析。 3.在数据集上进行关联规则挖掘实验，并对结果进行分析和解释。三、进展情况 1

2024-02-22 约小于1千字 2页立即下载

基于属性覆盖的关联规则挖掘算法研究的开题报告.docx 基于属性覆盖的关联规则挖掘算法研究的开题报告一、选题背景数据挖掘是在大数据时代中随之发展起来的一种非常重要的技术手段。数据挖掘可以从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识，为决策提供有效的支持和帮助。关联规则挖掘是数据挖掘中的一种基本技术，在许多应用领域中都得到了广泛的应用。基于属性覆盖的关联规则挖掘是关联规则挖掘的一种扩展和改进，它能够在挖掘关联规则的同时考虑到属性之间的覆盖程度，提高关联规则的质量和可解释性。二、研究内容本文主要研究基于属性覆盖的关联规则挖掘算法，包括以下几个方面： 1. 研究属性覆盖的概念和度量方式，考虑如何在挖掘关联规则的过程中利用属性覆盖信息。 2. 研究基于属性

2023-07-24 约小于1千字 2页立即下载