基于矩阵的Apriori算法改进 被引量：44

1

作者 李超 余昭平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第23期68-69,共2页

对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明... 对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。 展开更多

关键词 关联规则 apriofi算法 矩阵

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一种结合完全连接的改进Apriori算法 被引量：4

2

作者 骆嘉伟 王艳 +1 位作者 杨涛 吴君浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期1174-1177,共4页

基于Apriori算法原理,提出一种有效的完全连接条件,在频繁2k项集的集合L2k进行自身Apriori连接得频繁(2k+1)项集的同时,自身完全连接产生未剪枝的候选4k项集;对频繁(2k+1)项集的集合L2k+1,直接对其项集进行完全连接产生未剪枝的候选(4k... 基于Apriori算法原理,提出一种有效的完全连接条件,在频繁2k项集的集合L2k进行自身Apriori连接得频繁(2k+1)项集的同时,自身完全连接产生未剪枝的候选4k项集;对频繁(2k+1)项集的集合L2k+1,直接对其项集进行完全连接产生未剪枝的候选(4k+2)项集。改进的算法减少了连接的比较次数、迭代运算次数。实验表明该算法在保证无遗漏的情况下有效地提高了Apriori算法的挖掘速度。 展开更多

关键词 关联规则 apriofi 完全连接 频繁项集

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数据挖掘在教学测评系统中的应用与研究 被引量：3

3

作者 李新良 《湖南人文科技学院学报》 2007年第6期45-48,共4页

教学测评是教学管理过程中的重要环节。将数据挖掘运用于教学测评之中,可以提高教学评价技术水平。利用数据挖掘方法中的聚类分析和Apriori算法相结合,从而对测评系统数据进行关联规则挖掘。

关键词 数据挖掘 教学测评 关联规则 聚类 apriofi算法

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一种改进的Apriori算法 被引量：1

4

作者 周虹 马丽丽 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第4期492-494,共3页

Apriori算法存在许多可以改进的地方.例如它需要反复读取数据库,并且读取的次数由项目集中的项目个数来确定,I/O负载与最大项目集的项数成正比.本文提出一种只读一次数据库的的改进算法.

关键词 数据挖掘 关联规则 apriofi算法

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一种基于编码的关联规则挖掘算法

5

作者 张友志 江伟 江晋剑 《计算机技术与发展》 2008年第12期92-94,97,共4页

关联规则挖掘算法Apriori算法在挖掘频繁模式时需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,提出了一种通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少候选项集的数量,从而提高算法的效率。相同... 关联规则挖掘算法Apriori算法在挖掘频繁模式时需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,提出了一种通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少候选项集的数量,从而提高算法的效率。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。 展开更多

关键词 关联规则 apriofi算法 频繁模式 候选项集

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连锁超市经营决策支持系统设计

6

作者 余绍黔 《湖南商学院学报》 2008年第3期56-59,共4页

近年来,我国连锁超市发展迅猛;面对激烈市场竞争,需要一套能够通过数据挖掘使决策者获得所关注问题信息,提供决策支持的系统。系统在对顾客"购物篮"进行分析时,通过对Apriori算法进行改进,先将商品分成大类,在商品大类之间设... 近年来,我国连锁超市发展迅猛;面对激烈市场竞争,需要一套能够通过数据挖掘使决策者获得所关注问题信息,提供决策支持的系统。系统在对顾客"购物篮"进行分析时,通过对Apriori算法进行改进,先将商品分成大类,在商品大类之间设置加权值,计算加权置信度,找出顾客购买的商品相互之间存在的内在联系,帮助连锁超市制定出有效的营销策略,合理引导消费。 展开更多

关键词 apriofi改进算法“购物篮”分析 大类商品加权 决策支持

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基于关联规则的课程相关性的研究 被引量：2

7

作者 赵微 苏健民 《黑龙江科技信息》 2008年第2期125-125,共1页

随着高校的扩招,学生数量的增大,传统的对学生成绩统计分析的方法已不能适应深入的需要。利用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,以某班学生成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管... 随着高校的扩招,学生数量的增大,传统的对学生成绩统计分析的方法已不能适应深入的需要。利用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,以某班学生成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管理中,可以合理的设置课程及指导学生选课。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 apriofi算法

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基于关联规则的双黄连注射剂不良反应流行病学特点研究 被引量：7

8

作者 崔盈盈 吴嘉瑞 +2 位作者 谭迪 张丹 张冰 《药物流行病学杂志》 CAS 2018年第2期85-91,130,共8页

目的:探索双黄连注射剂不良反应(ADR)发生的流行病学特点。方法:通过系统检索1979~2015年文献,采集双黄连注射剂ADR详细个例报告,在此基础上应用Microsoft ACCESS构建数据库,进而以Clementine 12.0为数据挖掘平台,应用关联规则Apriori... 目的:探索双黄连注射剂不良反应(ADR)发生的流行病学特点。方法:通过系统检索1979~2015年文献,采集双黄连注射剂ADR详细个例报告,在此基础上应用Microsoft ACCESS构建数据库,进而以Clementine 12.0为数据挖掘平台,应用关联规则Apriori算法开展数据挖掘研究。结果:共检索符合纳入条件的双黄连注射剂ADR详细个案569例。其临床诊断大致有7类,皮肤损害案例占32.162%,过敏性休克案例占20.562%,呼吸系统损害案例占16.696%,消化系统损害案例占12.830%,神经系统损害案例占9.490%,循环系统损害案例占6.503%,泌尿系统损害案例占1.757%。其中有172例案例存在联合用药情况;155例ADR发生在给药开始后10 min之内。过敏性休克和循环系统损害的案例在男性患者和女性患者中构成比的差异有统计学意义(P<0.05),用药剂量规范与否、配液种类、ADR发生时间段在不同的ADR诊断中的分布的差异均有统计学意义(P<0.05)。置信度最高的关联规则是"肺炎患者占总研究案例的6.68%,其中52.63%的患者发生皮肤损害"。结论:双黄连注射剂ADR中过敏性休克的发生可能与患者性别、用药剂量、配液种类、ADR发生时间段等因素相关,尚需更大样本量的数据分析验证。 展开更多

关键词 双黄连注射剂 数据挖掘 药品不良反应 关联规则

原文传递

基于矩阵的数据挖掘技术在数字化图书馆中的应用 被引量：5

9

作者 陆觉民 郑宇 《现代情报》 北大核心 2007年第12期92-93,98,共3页

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,本文在分析关联规则挖掘算法的基础上,提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率,提高图书馆服务层次。

关键词 APRIORI算法 关联规则 矩阵

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基于Apriori算法的网上超市产品组合研究 被引量：2

10

作者 鲍娜 张德贤 《福建电脑》 2008年第1期64-65,共2页

随着科学技术的飞速发展,人们生活水平的提高,网上超市作为一种新的消费方式已被大多数人所接受,网上超市的产品组合也越来越受到关注。本文从Apriori算法的内涵出发,对网上超市的商品组合进行挖掘,使用女性消费者经常购买的商品作为挖... 随着科学技术的飞速发展,人们生活水平的提高,网上超市作为一种新的消费方式已被大多数人所接受,网上超市的产品组合也越来越受到关注。本文从Apriori算法的内涵出发,对网上超市的商品组合进行挖掘,使用女性消费者经常购买的商品作为挖掘对象,利用Apriori算法找出频繁出现的商品组合并最终得到最优的产品组合,对网上超市的发展有一定的指导意义。 展开更多

关键词 apriofi算法 网上超市 关联规则 数据挖掘

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基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用 被引量：1

11

作者 明勇 《电脑知识与技术》 2005年第12期96-96,107,共2页

在数据挖掘技术的基础之上，本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值，为入侵检测提供了切实可靠的方法。

关键词 数据挖掘 apriofi算法 入侵检测

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关联规则算法优化研究与实现 被引量：2

12

作者 王新勇 袁剑秋 周家纪 《世界科技研究与发展》 CSCD 2010年第3期312-316,共5页

本文主要针对Apriori算法采用最小支持度和最小信任度阈值来发现知识,而没有考虑交易中数量问题的不足,提出一种快速的基于频繁模式树FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法、该算法不需要产生频繁项集,而且只需要扫描事务数据库D一次,从而... 本文主要针对Apriori算法采用最小支持度和最小信任度阈值来发现知识,而没有考虑交易中数量问题的不足,提出一种快速的基于频繁模式树FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法、该算法不需要产生频繁项集,而且只需要扫描事务数据库D一次,从而提高了算法的执行效率。该方法结合大量的实际项目数据进行关联规则挖掘测试发现,不仅能较好地分析非稠密数据,也能处理现实世界中稠密数据。结果表明该优化算法可显著降低关联规则挖掘在数据挖掘工作中的时间开销。 展开更多

关键词 APRIORI算法 数据挖掘 KDD 关联规则

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