基于Apriori算法的糖尿病患者用药规律关联规则挖掘分析.pdf

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．２０２４ｇ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Ａｒｉｏｒｉｐ，，。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

2025-03-03 约4.29万字 7页立即下载

基于Apriori算法的关联规则分析应用.pdf 第31卷第15期电子设计工程2023年8月 Vol.31No.15ElectronicDesignEngineeringAug.2023 基于Apriori算法的关联规则分析应用殷丽凤，李明状（大连交通大学软件学院，辽宁大连116028）摘要：Apriori算法是关联规则的经典算法之一。文中是基于对Apriori算法原理的研究从而完成电影标签推荐的应用，实现当用户给自己喜欢的电影打标签时，可通过关联规则进行电影推荐。实验采用Python语言实现Apriori算法，对数据集MovieLens采用One-hot编码进行处理，利用Apriori 算法寻找到数据集中的频繁项集，根据找到的频繁

2025-03-13 约1.61万字 5页立即下载

基于Apriori算法的食品抽检数据的关联规则挖掘.pptx 基于Apriori算法的食品抽检数据的关联规则挖掘汇报时间：2024-01-25汇报人：目录引言Apriori算法原理食品抽检数据特征分析基于Apriori算法的关联规则挖掘实验结果与分析结论与展望引言01 01食品安全问题日益严重，关联规则挖掘有助于发现食品抽检数据中的潜在规律。02Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，适用于大规模数据集的处理。03基于Apriori算法的食品抽检数据关联规则挖掘，可以为食品安全监管提供决策支持，保障公众健康。背景与意义 010203挖掘食品抽检数据中的频繁项集和关联规则。分析食品抽检数据中不同指标之间的关联关系。发现潜在的食品安全问题，为食品

2024-06-25 约3.3千字 36页立即下载

对关联规则挖掘Apriori算法的探讨.pdf 综合研讨SPEEDREADING2017.11 对关联规则挖掘Apriori算法的探讨刘哲陆军边海防学院战斗实验室/助教陕西西安710108 摘要：本文首先介绍了数据挖掘中关联规则的相关概念。然后详细分析了经典Apriori算法的思想，重点针对其性能缺点，从扫描数据量、候选项集、数据集划分三个方面给出了优化思路，并进行了详细描述、分析和对比。关键词：关联规则；频繁项集；Apriori算法 一、

2025-03-05 约3.74千字 1页立即下载

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

2017-12-27 约8.34千字 8页立即下载

关联规则挖掘Apriori算法综述_new.docx 文献综述课程名称：科技写作与文献检索完成题目： 关联规则挖掘Apriori算法综述专业班级：姓名：学号：完成时间：批阅时间：指导教师：成绩：关联规则挖掘Apriori算法综述摘要： 关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则变得极为重要。关联规则挖掘Apriori算法是关联规则挖掘中的一种经典算法。为此，本文对国内外有关 Apriori 算法的研究现状、算法的原理、优化算法的思想进行了探讨，综述了Apriori算法的主要优化方法

2018-06-16 约6.74千字 11页立即下载

基于改进Apriori关联规则算法的信令分析.pdf 唐学军，周达谋，李慧莲核心网基于改进Apriori关联规则算法的信令分析CoreNetwork 基于改进Apriori关联规则算法的 信令分析 SignalingAnalysisBasedonImprovedAprioriAssociationRuleAlgorithm 唐学军，周达谋，李慧莲（中国联通广东分公司

2025-03-02 约1.69万字 5页立即下载

2025-04-12 约4.53万字 73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

2025-05-16 约5.26万字 83页立即下载

基于临床数据挖掘的苦酸制甜法治疗糖尿病临床用药规律分析的开题报告.docx 基于临床数据挖掘的苦酸制甜法治疗糖尿病临床用药规律分析的开题报告一、研究背景与意义 糖尿病是一种代谢性疾病，严重影响全球人群健康。根据国际糖尿病联合会统计数据，目前全球约有4.63亿成年人患有糖尿病，预计到2045年，该数字将增至7.14亿。中国是糖尿病患者数量最多的国家之一，截至2017年，我国糖尿病患者数量已达1.14亿人，占全球糖尿病患者总数的1/4。 糖尿病治疗既包括生活方式干预，如合理饮食、适度运动等，也包括药物治疗。目前糖尿病药物治疗主要分为口服药物和注射药物两种，但是不同病人对药物的反应存在差异，对于同一类型的药物，一些病人可能会有明显的疗效，而另一些则可能无法达到预期效果，甚

2024-01-15 约小于1千字 2页立即下载

关联规则简介与Apriori算法.pptx 关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。首先被Agrawal,ImielinskiandSwami在1993年的SIGMOD会议上提出. 关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。典型的关联规则发现问题是对超市中的购物篮数据（MarketBasket）进行分析。通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的关系来分析顾客的购买习惯。;“尿布与啤酒”的故事。美国的沃尔玛超市对一年多的原始交易数据进行了详细的分析，得到一个意外发现：与尿布一起被购买最多的商品竟

2024-01-29 约小于1千字 28页立即下载

基于关联规则的Apriori算法在高职生源专业倾向性分析中的应用探究.pptx 基于关联规则的Apriori算法在高职生源专业倾向性分析中的应用探究汇报人：2024-01-14 引言关联规则与Apriori算法概述高职生源专业倾向性数据收集与预处理基于关联规则的Apriori算法在高职生源专业倾向性分析中应用对比分析其他算法在高职生源专业倾向性分析中应用效果总结与展望引言01 研究背景与意义随着高等教育普及化，高职生源数量不断增加，专业选择成为影响学生未来发展的重要因素。因此，分析高职生源的专业倾向性对于提高教育质量、促进学生个人发展具有重要意义。高职生源专业倾向性关联规则是数据挖掘中的重要技术之一，用于发现数据项之间的有趣联系。Apriori算法是一种经典的关联规则

2024-07-03 约3.44千字 29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

基于Apriori算法的分类挖掘..ppt 关联内容概要 关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。 关联分析的结果常有两种： 关联规则和序列模式。 关联规则用于寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；序列模式与此类似，但它寻找的是事件之间时间上的相关性。关联规则 关联规则发现的主要对象是交易型数据库，一个交易一般由交易处理时间，一组顾客购买的物品，有时也有顾客标识号(如信用卡号)组成。定义3.2：关联规则是描述在一个交易中物品之间同时出现的规律的知识模式，更确切的说，关联规则是通过量化的数字描述物品X的出现对物品Y的出现有多大的影响。

2016-12-20 约8.3千字 55页立即下载