关联规则挖掘相关论文
随着大数据时代的到来,数据挖掘方法在各个领域显示出强大的信息挖掘能力,利用数据挖掘技术可以寻找隐藏在数据中的关联信息,方便......
城市电磁环境强度的逐渐升高对人体健康和电子系统正常工作构成潜在威胁，为实现对电磁环境状况的快速判别，提出了一种电磁环境与人口......
为减少煤矿工人不安全行为，科学研判其未来趋势和状态，通过事故统计和文献分析构建煤矿不安全事件与事故数据库和矿工不安全行为属性......
“夏饱、秋肥、冬瘦、春死”是畜牧生产中长期存在的问题,影响生产很大。四川省阿坝州是牦牛养殖的聚集地,为了辅助当地牧民有效的......
商务智能是企业信息化的高级阶段,专注于将业务数据转化为知识,从而为企业管理者提供决策支持,并提升企业的竞争优势。商务智能通......
目的 医疗器械不良事件监测是医疗器械上市后风险管理的重要手段。本研究旨在基于Apriori算法分析2021年山东省医疗器械不良事件的......
线性分组码是一类性能优异并得到广泛应用的信道编码。目前对于线性分组码参数的盲识别方法大部分只针对某一特殊类型的线性分组码......
近年来,我国电网发展重心由输电网向配电网转移,对低压配电网的改造升级力度空前。综合评价以量化的计算结果准确反映台区运行状态......
随着中国经济的加速发展和国际地位的不断攀升,中国在成为全球第二大经济体的同时,股票市场的规模与影响力也逐渐显现出来。近年来......
需求关联性现象普遍存在于顾客购买行为中，然而大多数库存管理方面的研究假设产品需求相互独立，忽视关联性造成的影响，可能导致严重的......
随着航天发动机型号、种类的不断增加,其设计、装配等环节也呈现多样性,出现了发动机核心部件装配工艺种类繁多但对历史工艺复用性......
现今社会,我国的机动车保有量与驾驶人数正在不断增加,表明我国已经成为世界机动车大国之一。然而庞大的机动车保有量可能导致一系......
本文基于有监督学习以及关联规则挖掘的深度学习理论,利用逻辑回归和基于分配规律的关联规则挖掘算法,针对商业银行贷款人在不同资......
随着人民生活水平的日益提高,观影已经成为我国人民非常热衷的休闲、娱乐、生活方式。本文拟研究一个有效的电影推荐方法,在帮助用......
结合卡方检验、信息熵和Gini系数方法对涤纶长丝丝锭质量数据进行关联规则挖掘,得出对涤纶长丝丝锭各种降等原因关联程度最高的因......
随着医院信息系统的建设发展,医院积累的医疗数据日益增多。如何从医疗数据中发现有价值的信息,具有重要实现意义。据有关报道,我......
随着教育信息化的不断发展,教育数据挖掘受到越来越多研究者的关注。利用智能信息技术开展智慧校园建设标志着教育信息化智慧教育......
在产品创新设计研发过程中,用户需求研究是最基础也是最核心的一部分。用户需求产生于人的欲望,由欲望引发用户动机,并体现于用户......
经过过去几十年间不断地建设与发展,中国内河水运安全体系取得空前的成就,已经形成了一个相对完善的内河水运系统。但是目前中国内......
“微地图”是自媒体时代中新兴地图的产物,它是面向普通大众的地图,以简单制作、便于传播为核心。为了更好地应用微地图的功能,就......
本文对驾驶行为特征进行了关联规则挖掘,以改进的K-means算法和改进的Apriori算法为主要研究目标,并使用标准UCI数据集和泰迪杯数......
[目的]对上市公司违规行为进行识别并有效防治违规事件的发生,一直是备受关注的议题.[应用背景]基于上市公司大数据及关联规则挖掘......
日益增长的铁路营业里程和客货运需求使得人们对铁路运输的安全性提出了更高的要求。在铁路运输系统结构复杂性和非线性的背景下,......
为了提高词性标注模型训练语料的质量,设计了一种利用FP Growth算法从训练语料库中自动获取词性标注规则的方法,并将该方法与基于A......
随着软件行业的迅速发展,软件产品质量受到大家的热切关注,软件测试可以有效保证软件产品质量。回归测试是指对修改后的软件进行重......
目前,医学数据正在急剧增长,来自区域医疗诸多医院的病历文本数据、医学检验数据和影像数据迅速汇聚,为疾病的筛查、诊断和治疗带......
自2008年京津城际铁路开通至今,我国高速铁路已走过十余年的运营历程。十年间,尽管我国高铁安全形势基本保持稳定,高铁行车事故得......
交通运输是国之重器、强国之本。作为交通运输的一种,铁路运输凭借其成本低廉、受环境影响小等优点,已经成为人们日常出行和货物运......
近年来的网络设备脆弱性数量和影响总体呈上升趋势,而网络设备作为信息基础设施的核心部件,针对其进行安全性分析具有重要的理论和......
交通事故分析对于交通安全有着重要意义。现行分析多以交管部门提供的结构化编码数据为基础,而对交通事故文本类数据利用不够。这......
随着电信网络的迅速发展,网络中的基站及核心设备规模越来越大,网络拓扑关系也越来越复杂。一旦某个网元出现故障,往往会引发一系......
为了提高计算机类慕课的建设水平,针对行业发展对专业人才的实际需求,提出对计算机专业大类的在线招聘信息和慕课课程进行关联规则......
随着搭载在网络上的服务数量和种类的不断增加,网络中的设备也在向多元化和位置分散化的趋势发展。这种情况在提高了网络复杂性的......
软件测试专家系统作为一种解决软件测试问题的新途径，已经被越来越多的人所关注。本文论述了如何将数据挖掘中的关联规则挖掘用于软......
网络百科信息抽取对于大规模知识库的构建具有重要的意义。属性抽取是信息抽取的一种，属性抽取的两个关键问题是：属性名称的抽取和属......
数据缺失是一种十分重要而又很常见的数据质量问题.对缺失数据的常见处理方法为估计缺失值或者直接删除缺失记录.这两种方法都只用......
鉴于基于支持度-置信度构架的关联规则挖掘方法存在的不足，本研究提出了一种新关联规则挖掘方法，即基于支持度一显著度构架的关联规......
本文将Disjunctive-free模式算法应用在OOA挖掘里，理论分析表明这种方法可以获得完整的OOA规则集。实验结果表明，当数据库的数据相关......
关联规则是数据库中存在的一种十分有用的知识模式,其挖掘算法已得到较为广泛的重视和研究,并取得了较大进展.粒计算作为一种新的......
本文针对算法FindFPOF中选定的关联规则挖掘算法的改进是有效的.在相同算法时间复杂度的情况下,能够比FindFPOF得到更多有意义的候......
本文讨论数量关联规则挖掘过程中连续属性离散化问题,结合k度完全的思想合并和分裂传统的最近邻聚类算法的结果来离散化连续型属性......
Apriori算法是最为著名的关联规则挖掘算法,它采用基于频集理论的递推方法,挖掘出的分类规则,具有准确率高,可理解性强的优点.但是......
本文提出了一种基于中文网络百科的属性抽取方法。该方法以中文网络百科自由文本为数据源，将属性值看作命名实体，对已分类的百科文本......
采用关联规则挖掘网络数据包可以发现数据包中的各属性字段间的频繁关系。利用改进的Apriori算法能够使网络安全审计系统可以快速......
