一种基于FP-Tree的关联规则数据挖掘改进算法及实现.pdf
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(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
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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
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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
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改进的关联规则算法在采购数据挖掘中的应用论文.doc
上海交通大学工程硕士论文
摘要
改进的关联规则算法在采购数据挖掘中的应用
摘 要
信息化社会的到来，数据存储量急剧上升。然而，尽管面临大量（甚
至是海量）的真实、有价值的数据，决策者却很难从这些数据中提取出
有价值的知识，因为这些数据从表面上看，往往是杂乱的、单维的。面
对这一挑战，数据挖掘应运而生，随着计算机性能提高、成本下降以及
数据管理技术的成功运用，数据挖掘正越来越多的应用于各类决策体系
中。
数据挖掘有许多研究方向，关联规则挖掘是其中最活跃的研究方向
之一，它反映了大量数据中项目之间的有意义关联或相关联系，其中最
经典的算法是 Apriori 算法。但是该算法在挖掘频繁项集时需
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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
ｇ
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
：。，
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
，，。
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
，，
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
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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
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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
1
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数据挖掘算法之关联规则.doc
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association?Rule)
(2009-09-20 21:59:23)
转载
标签：
分类： 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就
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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
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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-
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一种基于改进的Apriori算法的电网数据挖掘方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114547138 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210096059.X
(22)申请日 2022.01.26
(71)申请人 国网安徽省电力有限公司信息通信
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基于正、负关联规则的数据挖掘探讨.pdf
2014年11月吉林师范大学学报（自然科学版）翼.4
第4期JournalofJilinNormalUniversity（NaturalScienceEdition）Nov.2014
基于正、负关联规则的数据挖掘探讨
亓文娟
（武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300）
摘要：
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一种改进关联规则挖掘算法.doc
一种改进关联规则挖掘算法
摘要：针对Apriori算法存在的缺陷，提出一种改进的关联规则算法。该算法对数据库中的项采用二进制编码，且只需扫描一次事物数据库就能找出所有的频繁项集，减少了扫描数据库的次数和计算成本，从而大大提高了算法的执行效率。
关键词：关联规则；Apriori算法；频繁项集；数据挖掘；数据库
中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)05-1015-04
An Improved Algorithm for Mining Association Rules
BAI Xue-feng
(Chongqing
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探索改进关联规则算法在慢性病数据挖掘中的深度应用与创新发展.docx
探索改进关联规则算法在慢性病数据挖掘中的深度应用与创新发展
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1慢性病防控现状与挑战
随着全球人口老龄化进程的加速以及人们生活方式的转变，慢性病已逐渐成为威胁人类健康的主要因素。世界卫生组织（WHO）的统计数据显示，慢性病导致的死亡人数占全球总死亡人数的71％，并且在全球范围内占用了大量医疗资源。像心血管疾病、糖尿病、癌症、慢性呼吸系统疾病等慢性病，不仅给患者带来长期的生理和心理负担，还对家庭和社会造成了巨大的经济压力。例如，心血管疾病在全球死亡率中位列第一，糖尿病患者数量也在持续增长，给医疗系统带来沉重负担。
在我国，慢性病的形势同样严峻。目前，