基于特征矩阵的关联规则挖掘算法研究.pdf
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《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
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基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法的设计及应用的开题报告.docx
基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法的设计及应用的开题报告
一、研究背景与意义
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究方向，它能够从大规模数据集中挖掘出项之间的相关关系。在电商、金融、社交网络等领域中，这种技术被广泛应用于推荐系统、营销策略、异常检测等场景中。
然而，关联规则挖掘矩阵算法在处理高维数据时存在着计算效率低、存储空间大以及维度灾难等问题。基于等价类的关联规则挖掘算法则是一种解决这些问题的方法，它能够将高维数据转化为一维数据，从而提高了算法的性能指标。
因此，该研究将探讨基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法的设计及应用，旨在提高数据挖掘的效率，减少维度灾难的影响，并在实际场景中进行应用，
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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
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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
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基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告.docx
基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
在信息时代，数据成为了企业、政府和个人进行决策的重要依据。随着数据量的快速增长，如何从海量数据中提取有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。数据挖掘技术作为一项有力的工具，可以挖掘数据中的隐藏规律和信息，从而支持决策。而关联规则是数据挖掘领域中的一种重要技术，它可以在数据集中发现相互关联的项集，为分析和预测提供了帮助。因此，研究基于关联规则的数据挖掘算法具有重要的研究意义。
二、研究内容和目标
本文主要研究基于关联规则的数据挖掘算法，探究如何提高其效率和精度。具体研究内容和目标如下：
1. 对关联规则算法进行深入研究，探究其原理和基本
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基于关联规则数据挖掘算法的研究.docx
基于关联规则数据挖掘算法的研究
一、概述
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。如何从海量的数据中提取出有用的信息，帮助人们更好地理解数据背后的规律，是数据挖掘领域的研究重点。关联规则数据挖掘算法作为数据挖掘的重要分支，其目标是发现数据项之间的有趣关系，如超市购物篮分析中经常一起购买的商品组合。这些规则不仅可以帮助商家制定更精准的营销策略，提高销售额，还能为其他领域如医疗、教育等提供决策支持。
关联规则数据挖掘算法的研究历史悠久，自上世纪90年代起，Agrawal等人提出的Apriori算法成为了该领域的经典之作。随着数据规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的关联规则挖掘算法面
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基于关联规则的挖掘算法举例.ppt
数据挖掘---关联规则挖掘 以apriori算法举例 主讲人：曹莹 目标：哪些商品会被顾客频繁的购买？ 典型的购物篮分析 假设超市发生购买物品为 I1：面包 I2：鸡蛋 I3：糖,I4：牛奶 I5：谷类 发生的购买行为如下： 依据最小支持度查找频繁项集 C2 查找强关联规则以{i1，i2，i5}为例 —依据最小置信度（70%） 强关联规则
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基于二进制的关联规则挖掘算法.pdf
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一种基于概念格的关联规则挖掘算法.pdf
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基于矩阵的关联规则算法与Apriori算法的研究及改进的综述报告.docx
基于矩阵的关联规则算法与Apriori算法的研究及改进的综述报告
摘要：
关联规则算法被广泛应用于数据挖掘领域，其中基于矩阵的关联规则算法和Apriori算法是两种常用的算法。本文对这两种算法进行了详细的介绍和比较，并对它们的局限性进行了分析。随后，针对这些局限性，提出了一些改进的方法，如FP-Growth算法、Eclat算法、Multi-RelationalApriori算法和ParallelApriori算法等。这些算法都在不同的方面进行了优化，提高了算法的效率和准确性，有利于更好地发掘数据中的关联规则。
关键词：关联规则算法；基于矩阵的关联规则算法；Apriori算法；算法改进
一、引言
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基于聚类算法和关联规则算法的学生考试成绩数据挖掘研究.pdf
基于聚类算法和关联规则算法的学生考试成绩数据挖掘研究
李秋香
（广州应用科技学院，广州511370）
摘要：以信息技术基础数学期末考试成绩为研究对象，采用K-means聚类算法进行分析，划分出3
个特征明显的簇，以反映学生在课程学习中的不同表现层次。采用Apriori算法挖掘各簇内部的知识点
关联，揭示课程内各知识点之间的隐含关联，并通过深入剖析数据，发现了知识点间的内在联系。这
不仅有助于学生更好地理解课程内容、提升学习效率，也为教师优化教学方案、提升教学质量提供了
有益参考。
关键词：数据挖掘；考试成绩分析；关联规则；聚类
1概述聚类算法的目标就是找到一组稳定的质心u,u,…,u，
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基于聚类和压缩矩阵的加权关联规则算法的研究与应用的开题报告.docx
基于聚类和压缩矩阵的加权关联规则算法的研究与应用的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网和大数据的发展，数据的规模和复杂程度不断增加，如何有效地从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了数据挖掘领域重要的研究方向之一。关联规则算法是一种典型的数据挖掘算法，它在市场营销、推荐系统、医疗诊断等领域得到了广泛的应用。但是，在实际应用中，关联规则算法存在几个问题：(1)存在大量的冗余规则，使得关联规则的准确性和可解释性受到影响；(2)难以处理高维稀疏数据，导致关联规则的挖掘效率低下；(3)关联规则挖掘结果的可解释性较差，难以解释规则之间的因果关系。
本研究的主要目的在于提出一种基于聚类和压缩矩阵的加权关
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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
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基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法.pptx
基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法
汇报人：
2024-01-31
目录
CONTENTS
引言
关联规则挖掘算法基础
存储改进策略
分区并行关联规则挖掘算法
实验结果与分析
结论与展望
01
引言
大数据时代下的数据挖掘需求
01
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，对于大规模数据集的处理和分析能力提出了更高的要求。
关联规则挖掘的重要性
02
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要分支，旨在从数据集中发现项集之间的有趣关联，为决策支持、市场分析等提供有价值的信息。
存储改进对关联规则挖掘的影响
03
传统的关联规则挖掘算法在处理大规模数据集时存在性能瓶颈，而基于存
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基于关联规则数据挖掘的Apriori算法应用分析.pdf
年月无锡商业职业技术学院学报
２０２４８Ａｕ．２０２４
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第卷第期
２４４ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｕｘｉＶｏｃａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅＶｏｌ．２４Ｎｏ．４
基于关联规则数据挖掘的算法应用分析
犃狉犻狅狉犻
狆
黄石安
（无锡商业职业技术学院数字商务学院，江苏无锡）
２１４１５３
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摘要基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系以算法为核心利用
Ａｒｉｏｒｉ
ｐ
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店铺在线订单作为数据载体深入挖掘顾客购买商品的历史记录探究商品之间的关联性通过分析这些
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关联规则商家可以更精准地了解顾客的购物喜好和行为模式从而制定出更具针对性和实效性的营销策