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一种改进的关联规则的增量式更新算法.pdf

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一种高效维护关联规则的增量算法.pdf
2018-08-04 约小于1千字 7页立即下载
关联规则增量式更新算法研究的开题报告.docx 关联规则增量式更新算法研究的开题报告一、选题背景：数据挖掘中的关联规则挖掘是重要的研究领域之一。关联规则挖掘是在大规模数据中发现有趣的关联关系，例如“购买某种商品的顾客也会购买另一种商品”等。随着数据量的增大以及业务场景的变化，已有的挖掘算法可能需要重新建立模型，而这样的操作需要对原有数据进行重新计算，成本较高。因此，增量式关联规则挖掘算法在实际应用中具有实际意义。二、选题意义： 关联规则挖掘技术广泛应用于多个领域，如电子商务、数据仓库、市场调查和传染病预测等。此外，其他数据挖掘任务，如分类、聚类和异常检测等也可以从中受益。因此，研究关联规则增量式挖掘算法，不仅可以加快关联规则挖掘的速度
2023-12-19 约小于1千字 2页立即下载
关联规则增量式更新算法研究的中期报告.docx 关联规则增量式更新算法研究的中期报告一、研究背景及意义 关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要的研究内容，它主要用于在大量数据中发现数据项之间的关联关系和规律。关联规则挖掘被广泛应用于超市、电商等领域，是推荐系统和市场营销中的重要工具。 关联规则挖掘算法基本上可以分为两类：基于Apriori算法的静态算法和基于FP-Growth算法的动态算法。静态算法是在整个数据集上运行，进行完整的数据挖掘过程，比较适用于未知数据或数据集频繁更新较慢的情况；而动态算法可以在不重新扫描原始数据的情况下，在增量数据集上更新关联规则，比较适用于数据集频繁更新的情况。尽管动态算法在数据更新频繁的情况下具有明显的优
2023-10-12 约小于1千字 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
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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
2018-05-24 约4.55千字 10页立即下载
一种改进的Apriori关联规则挖掘算法英文.doc 一种改进的 Apriori 关联规则挖掘算法张广路1 ,雷景生2 , 一种改进的 Apriori 关联规则挖掘算法张广路1 ,雷景生2 ,吴兴惠1 (1 . 海南师范大学数学与统计学院 ,海南海口 571158 ; 2 . 南京邮电大学信息与技术学院 ,江苏南京 211815) 摘要 :关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容。为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则 Apriori 算法的瓶颈问题提出了改进的方法。算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开。这样大大减少了数据库的扫描次数。算法利用数组的随机访问
2018-10-05 约2.43万字 6页立即下载
探索与实践：一种改进的并行关联规则挖掘算法.docx 探索与实践：一种改进的并行关联规则挖掘算法一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆发式增长，数据挖掘技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着至关重要的作用。关联规则挖掘作为数据挖掘的关键分支，旨在发现数据集中项集之间的关联关系，揭示数据中隐藏的规律和模式，为决策提供有力支持。 关联规则挖掘在众多领域有着广泛应用。在市场营销领域，通过分析顾客的购买行为数据，挖掘出不同商品之间的关联规则，商家可以据此优化商品布局、制定精准的营销策略，提高销售额和客户满意度。例如，经典的“啤酒与尿布”案例，通过关联规则挖掘发现，在购买尿布的顾客中，有相当比例的人也会购买啤
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关联规则挖掘的Apriori算法改进综述.doc 关联规则挖掘的Apriori算法改进综述 1引言数据挖掘是一种半自动地从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取出隐含在其中潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘从数据中提取人们感兴趣的可用信息和知识，并将提取出来的信息和知识表示成概念、规则、规律和模式。数据挖掘，又称数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD)，指的是从大型数据库的数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，换言之，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中，发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来作出预测。对于数据挖
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矿山信息的关联规则算法改进研究.pdf 第44卷第1期煤矿机械Vol.44No.1 2023年1月CoalMineMachineryJan.2023 doi:10.13436/j.mkjx.202301014 矿山信息的关联规则算法改进研究尚伟栋（山西天地王坡煤业有限公司，山西晋城048000）摘要：为了分析矿山生产过程中各危险因素的依赖关系及危险源的重要程度，通过对传统 Apriori算法的缺点进行分析，提出了一种改进的分布式并行算法。改进算法应用了MapReduce编程模型和HBase存储数据库，可以仅通过一次扫描实现对海量数据的挖掘，并减少了支持度计数的计算，极大提高了数据挖掘的效率，实现了矿山大数据的高效关联分析。
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