加权关联规则相关论文
目的 为了更好地设计数据共享方案,需要对历史数据进行数据共享效果跟踪,以获取数据共享间的内在关联,针对当前数据共享跟踪中存在......
为监控和预防船舶交通事故的发生,需要分析船舶交通事故产生的原因及其成因关系.利用关联规则能有效挖掘出船舶事故间的强关联规则......
本研究以读者借阅数据为探勘来源,以读者和书籍为探勘目标,以加权探勘技术发掘图书馆书籍借阅的适性化内涵规律,利用加权关联规则(......
数据库知识发现(KDD)研究如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息，是当前相当活跃的研究领域。近年来，电子商务......
关联规则发现是数据挖掘研究中的一个重要模式,有着广泛的应用领域.关联规则是描述数据库中数据项(属性、变量)之间所存在的(潜在)......
在加权关联规则挖掘的研究中,主要的工作是从事务数据库中产生加权频繁项目集.由于加权频繁项目集不具有向下封闭性,也就是,加权频......
随着数据库系统的广泛应用,在各个应用领域都存储了大量的数据,这些数据中包含了很多有用的信息,因此如何发现各种大型数据库中隐......
数据挖掘是致力于数据分析和理解，揭示数据内部蕴涵知识的技术，成为未来信息技术应用的重要目标之一。关联规则是数据挖掘的一个重要......
随着信息时代到来,数据库存储信息量急剧增大。面对庞大的数据资源,人们需要功能强大的工具来“挖掘”其中有用的知识。数据挖掘(D......
关联规则挖掘的主要研究目的就是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间的规律,它是数据挖掘领域中的一个重要研究方向。为了......
入侵检测是网络安全的主动防御工具,当检测到入侵行为时,要求响应单元尽可能快速响应处理,并记录其特征,以便于以后的检测。由于发......
道路交通事故目前在世界范围内是第五大致死因素,而在道路交通事故中,高速公路单次交通事故的严重程度更大、伤亡人数更多。传统的......
互联网信息技术的快速发展和各种服务平台的相继推出,导致我们处于信息爆炸增长的时代。人们要想从海量的数据中找出自己感兴趣的......
随着网络终端设备的流行和移动互联网的普及,人们的生活中每天都有海量的数据产生,如何从庞杂的数据中及时获取到想要的信息成为了......
关联规则的挖掘是数据挖掘领域和个性化推荐领域的重要分支,用于发现数据库项目间有意义的联系,其中加权关联规则的挖掘因更有利于......
为有效探究船舶碰撞过程的形成机理,定位安全管理漏洞,本文对多起船舶碰撞事故进行分析,构建船舶碰撞事故人为因素致因链.在构建致......
对传统的加权关联规则进行了改进,较好地平衡了支持度与权值之间的关系。同时结合水平型与垂直型加权关联规则的优点,提出混合型加......
传统关联规则挖掘算法中项目的重要性都是相同的,但在实际中用户对不同项目的兴趣度不同,所以也应该有不同的权值.水平加权关联规......
本文把改进的加权关联规则引入到入侵检测中,并给出了实现的具体算法.实验结果表明,这一改进在一定程度上提高了人侵检测率、正确......
数据挖掘能够从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个......
关联规则是个性化推荐系统中最重要的技术手段之一.传统的基于关联规则的个性化推荐认为,每个项目都具有相同的重要性,在实际应用......
通信网告警相关性分析在网络故障管理中占据着重要的地位.加权关联规则挖掘是通信告警相关性分析采用的主要方法之一.然而,经典的......
本文首先分析了经典的Apriori关联规则课业,该算法认为每个数据项的重要性相同.然而,在现实世界的数据库中却并非如此,不同的项目......
关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统的算法均为串行算法且将数据库项目按平等一致方式加以处理.文章提出了加权关联规则......
对双铰四次弹性拱的混沌行为在横向周期荷载下的混沌行为进行了研究。首先利用拱的单元平衡方程建立了拱的二阶三次非线性动力学模......
通信网告警相关性分析在网络故障管理中占据着重要的地位。加权关联规则挖掘是通信告警相关性分析采用的主要方法之一。然而，经典的......
针对New-Apriori算法的不足之处,提出了一种新的挖掘加权频繁项集的算法——MWFS算法,该算法能有效挖掘出含有权重较大项目的加权......
为解决现有选课系统存在的问题,把加权关联规则技术应用到学生选课系统中,构建基于加权关联规则的选课推荐系统.在该系统中增加规......
提出了运用神经网络确定权值的方法,将网络告警信息的三个主要属性作为神经网络的输入,通过样本的训练来确定神经网络的连接权,从......
本文研究了论文“基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘”中的New-A-Apriori算法，指出了该算法的不足及错误之处，提出了一种挖掘加......
关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同。然而在现实中......
为了提高数据挖掘的效率，挖掘出更加符合实际需要的规则，文中采用利润加权阚值的方法。在将交易数据转化为布尔型数据时，首先对交易记......
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要模型。传统的关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库，生成大量候选项集，并且把数据库中各个项目按......
本文针对现实数据中每个项目对不同的记录以及对用户的兴趣的贡献度不一样的问题，在研究加权挖掘算法和向量空间模型中权值特点的基......
传统的关联规则挖掘没有考虑各项目的重要程度，因此实际过程中缺乏一定的针对性．在New-Apriori算法的加权支持度基础上结合Fp-growth......
随着互联网及信息技术的发展,数据缺失、损坏等问题越来越普遍,尤其随着数据收集工作从人工转向机器,存储介质的不稳定性及网络传......
考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题，提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法，解......
针对经典Apriori算法中挖掘到的结果不能实现商家利益最大化和推荐权值人为设定的问题,在考虑商品利润和销量的基础上,提出基于Apr......
针对实际交易数据库中，不同项目的重要性和出现概率各不相同的两个问题，提出一种基于等价类和多最小支持度的加权关联规则算法，从而挖......
摘要：加权频繁项集挖掘是目前研究热点之一。自从关联规则挖掘提出以来，大部分的研究工作都围绕频繁项集挖掘问题进行。传统的关联挖......
关联分析和分类分析是数据挖掘的关键技术,但传统算法对入侵检测数据进行处理时有很多的不足,使用加权关联分析和核机器分类算法构......
引入一种新的加权关联规则支持度和置信度的计算方法,并利用矩阵的存储结构提出一种新的加权关联规则挖掘算法,从而改进了加权频繁......
大数据时代，从多数据库中挖掘时效性知识，对决策者越显重．现行的关联规则挖掘算法主是单数据库时态挖掘或者多数库的加权挖掘，而对二者......
针对文献[l]提出的加权关联规则挖掘算法，文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的......
