基于加权关联规则挖掘的相关文献推荐 被引量：14

1

作者 陈祖琴 张惠玲 +1 位作者 葛继科 郑宏 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2007年第10期57-61,共5页

研究利用数据挖掘中的关联规则挖掘分析及论文数据库,进行相关文献推荐,提出适用于进行相关文献推荐的改进的混合加权关联规则挖掘算法,并通过用户行为分析确定相关文献集和垂直权重,采用Google搜索引擎的PageRank算法确定水平权重,获... 研究利用数据挖掘中的关联规则挖掘分析及论文数据库,进行相关文献推荐,提出适用于进行相关文献推荐的改进的混合加权关联规则挖掘算法,并通过用户行为分析确定相关文献集和垂直权重,采用Google搜索引擎的PageRank算法确定水平权重,获得一些有意义的分析结果。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 加权关联规则 算法 相关文献推荐

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数据挖掘算法在瓦斯安全预测中的应用 被引量：7

2

作者 钱宇虹 《煤炭技术》 CAS 2018年第5期207-209,共3页

基于数据挖掘和数据库技术,通过关联规则算法对系统瓦斯数据进行研究,建立了瓦斯浓度数据挖掘模型,对瓦斯浓度数据挖掘结果进行分析,进而对瓦斯安全进行预测。计算结果表明:瓦斯浓度是影响煤矿安全隐患的最主要因素。最小支持度阀值为0... 基于数据挖掘和数据库技术,通过关联规则算法对系统瓦斯数据进行研究,建立了瓦斯浓度数据挖掘模型,对瓦斯浓度数据挖掘结果进行分析,进而对瓦斯安全进行预测。计算结果表明:瓦斯浓度是影响煤矿安全隐患的最主要因素。最小支持度阀值为0.50时,挖掘效率最佳。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 瓦斯 安全预测

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基于有序树的时空关联规则数据挖掘的应用 被引量：6

3

作者 杨井荣 柳军 《计算机技术与发展》 2021年第6期19-23,共5页

在众多数据挖掘的方法中,用来分析事物之间内在关系的挖掘方法是关联规则挖掘方法。从三个维度来描述时空大数据,这三个维度体现在时间、空间、专题方面,把三个维度的数据结合在一起,使其具有更新快速,多源、海量的综合特点。具有动态... 在众多数据挖掘的方法中,用来分析事物之间内在关系的挖掘方法是关联规则挖掘方法。从三个维度来描述时空大数据,这三个维度体现在时间、空间、专题方面,把三个维度的数据结合在一起,使其具有更新快速,多源、海量的综合特点。具有动态性、多维性等复杂因素的时空数据由于内在的关联关系成为数据挖掘的一个新的研究方向。时空数据包含对象、过程、事件在空间、时间、语义等方面的关联关系。目前来说,关于时空数据的关联规则挖掘主要集中于时空数据的多维性研究,然而却缺乏对时空数据自身动态增长性的研究。文中首先介绍了时空数据、数据挖掘中的关联规则算法和个性化推荐算法的相关理论。对常用的关联规则算法FP-Growth、有序树(CAN-tree)、Apriori,在详细研究的基础上,进行了系统的分析。针对时空数据挖掘中的增量问题,提出了一种基于堆有序树的时空关联规则算法。按照两步走的思路对算法进行设计:第一步操作是时空数据的赋初值操作,时空数据的空间信息及时间信息首先被提取出来,再按区域对空间数据进行划分,并按时间衰减化对时间信息进行计算,对待处理的事务各项进行扩展。第二步操作利用有序树的数据结构对上一步初始化完成后的事务各项进行关联规则的挖掘。最后一步进行实验设计,实验的对比分析主要集中在两方面,在空间划分区域的级别上与增量数量的粒度上进行,算法的有效性得以验证。 展开更多

关键词 时空数据 关联规则算法 堆有序树 时空数据挖掘 兴趣度

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基于数据挖掘探讨慢性萎缩性胃炎的核心症状及证候要素分布规律 被引量：6

4

作者 陈泽慧 邢恩龙 +2 位作者 魏玥 王瑞瑞 杨晋翔 《环球中医药》 CAS 2022年第1期31-37,共7页

目的探讨慢性萎缩性胃炎核心症状及证候要素分布规律,为阐明本病关键病机提供参考。方法临床采集慢性萎缩性胃炎患者中医四诊信息、胃镜及病理检查报告构建慢性萎缩性胃炎数据库;采用隐结构模型、关联规则算法等数据挖掘方法分析慢性萎... 目的探讨慢性萎缩性胃炎核心症状及证候要素分布规律,为阐明本病关键病机提供参考。方法临床采集慢性萎缩性胃炎患者中医四诊信息、胃镜及病理检查报告构建慢性萎缩性胃炎数据库;采用隐结构模型、关联规则算法等数据挖掘方法分析慢性萎缩性胃炎核心症状及证候要素分布规律。结果慢性萎缩性胃炎数据库中共包括四诊信息条目100个,其中出现频率为10%以上的条目共59个;通过关联规则算法得到的慢性萎缩性胃炎的核心四诊信息包括胃刺痛、口臭、纳差、咽部异物感等共12个;通过隐结构模型构建共挖掘慢性萎缩性胃炎主要证候要素包括气虚、湿、血瘀、热、气滞、阳虚共六种。结论基于数据挖掘方法探讨慢性萎缩性胃炎核心症状及证候要素分布规律研究可进一步为本病的中医临床立法用药提供参考。 展开更多

关键词 慢性萎缩性胃炎 核心症状 证候要素 数据挖掘 隐结构模型 关联规则

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基于大数据关联规则算法的卡林型金矿床元素富集规律及找矿方法研究 被引量：1

5

作者 曹胜桃 胡瑞忠 +6 位作者 周永章 刘建中 谭亲平 高伟 郑禄林 郑禄璟 宋威方 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期58-72,共15页

大数据时代的到来,为卡林型金矿床开拓了新的找矿思路。本研究应用关联规则算法,挖掘滇黔桂“金三角”卡林型金矿床内微量元素与金矿化海量数据之间的关联性,提取元素异常组合,分析控制因素,定量构建找矿标志。结果显示矿床内元素异常... 大数据时代的到来,为卡林型金矿床开拓了新的找矿思路。本研究应用关联规则算法,挖掘滇黔桂“金三角”卡林型金矿床内微量元素与金矿化海量数据之间的关联性,提取元素异常组合,分析控制因素,定量构建找矿标志。结果显示矿床内元素异常组合分为4组:(1)强正关联显著富集元素(As、Sb、Hg、Tl、Ag、W和Rb),显示硫化和黏土化作用;(2)较强正关联略富集元素I(Zr、Th、Ta、Nb和Hf)和强负关联强迁出元素(Li和Sr),显示去碳酸盐化作用;(3)较强正关联略富集元素II(Sn、Zn、Ni、V、Co和Cu),显示硫化作用;(4)弱关联基本无富集元素(Cd、Pb、Ba、Bi、U和Mo),与成矿无显著关联。从大数据角度获取的元素异常组合,与学界关于Au主要在去碳酸盐化、硫化和黏土化条件下形成的认识一致。通过关联规则算法分别对与硫化和去碳酸盐化相关的元素建立定量找矿标志。硫化找矿标志:样品中As、Hg、Sb、Tl、W、Ag和Rb等元素内中高含量项数≥1、≥2、≥3、≥4和≥5时,对应的Au矿化分别为≥4.5×10^(-9)、≥47.0×10^(-9)、≥150×10^(-9)、≥500×10^(-9)和≥1000×10^(-9);样品内高含量项数≥1、≥2和≥3时,对应的Au矿化分别为≥150×10^(-9)、≥500×10^(-9)和≥1000×10^(-9);找矿过程中两组指标配合使用,确保不漏矿,高效圈矿。去碳酸盐化找矿标志:样品中Zr、Th、Ta、Nb和Hf含量任意两项出现正异常,认为样品经历过去碳酸盐化作用。定量识别的硫化和去碳酸盐化找矿标志可望在卡林型金矿找矿预测中发挥重要作用。本研究基于关联规则算法分析矿床元素富集规律、控制因素和定量构建找矿标志的方法,也可为其他类型矿床开展类似研究提供新思路。 展开更多

关键词 地质大数据 关联规则 卡林型金矿 元素富集规律 控制因素 找矿标志

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基于学生电子学档的教师教学反思方法研究 被引量：5

6

作者 吴鹏泽 刘广 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2021年第2期89-96,共8页

教师专业发展是教育质量提升的保障。教师的教学反思是其获得实践性知识的重要途经,是教师自我发展进入良性循环的推动力。有效的教学反思能帮助教师理解和学习教学经验,并重新建构教学实践,从而提升培养人才的效果。该研究基于学生的... 教师专业发展是教育质量提升的保障。教师的教学反思是其获得实践性知识的重要途经,是教师自我发展进入良性循环的推动力。有效的教学反思能帮助教师理解和学习教学经验,并重新建构教学实践,从而提升培养人才的效果。该研究基于学生的电子学档数据,建构基于学生电子学档的教师教学反思路径。基于教师教学反思的思维过程,将大数据支持的教师教学反思流程分为反思数据量化表达、反思影响因素判别、反思分析、基于反思的归因和基于反思的实践。在此基础上,设计基于学生电子学档的教师教学反思模型。包括基于学生电子学档的学情数据获取、基于关联规则算法的教学反思因素集判别、基于支持向量机的问题反思、基于结构方程模型的教学反思归因及基于用户协同过滤算法的教学修正方案推荐五个部分。研究探索了教学反思过程中利用学生学习档案数据,解决教师个体反思能力和反思层次差异的问题,以期帮助教师进行智能化决策。 展开更多

关键词 电子学档 教学反思模型 教育大数据 关联规则算法 支持向量机 结构方程模型

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数据挖掘在图书馆大数据利用中的应用

7

作者 贾彦玲 杨柳 宋志阳 《科技资讯》 2024年第6期224-226,共3页

在图书馆的日常运营中,每天都会产生大量的图书流通数据。这些数据不仅仅是记录读者信息和业务统计的工具,更隐藏着巨大的潜在价值。通过对这些数据的深度挖掘,发现读者的借阅行为、图书分类、学科特点以及读者类型之间存在一定的关联... 在图书馆的日常运营中,每天都会产生大量的图书流通数据。这些数据不仅仅是记录读者信息和业务统计的工具,更隐藏着巨大的潜在价值。通过对这些数据的深度挖掘,发现读者的借阅行为、图书分类、学科特点以及读者类型之间存在一定的关联。这些关联对于图书馆优化资源配置、提高资源利用率以及提升服务水平具有重要意义。结合实际经验,首先分析数据挖掘技术在图书馆应用的必要性,然后探讨数据挖掘的基本技术。同时,还提出将数据挖掘技术应用于数字图书馆系统的基本步骤,并深入研究数据挖掘技术在图书馆读者借阅行为分析中的应用。 展开更多

关键词 数据挖掘 图书馆 聚类算法 关联规则算法

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基于关联规则数据挖掘技术在音乐分类中应用 被引量：4

8

作者 张婷婷 《现代电子技术》 北大核心 2020年第1期99-101,106,共4页

为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律、分析和声;之后,对基于FP_Growth关联规则挖掘算法的音乐风... 为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律、分析和声;之后,对基于FP_Growth关联规则挖掘算法的音乐风格进行分析。因为FP_Growth算法只需要扫描两遍原始数据,对原始数据进行压缩具有较高的效率,所以将FP_Growth关联规则挖掘算法应用于音乐媒体的风格分类中,并且创建基于FP_Growth关联规则挖掘的音乐风格分类,减少所需频繁项集的数量,从而提高数据库扫描速度,在此过程中不需要候选项集,实现音乐分类过程中的数据挖掘;最后,对数据挖掘的效率进行Matlab测试,测试结果表示,相比基于LAD和Apriori算法的音乐风格分类,基于FP_Growth的音乐风格分类减少了I/O开销,提高了运行效率和分类的精准性。 展开更多

关键词 音乐分类 数据挖掘 关联规则算法 音乐风格分析 主旋律提取 FP_Growth

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智能数据挖掘技术在土壤肥力评价中的应用 被引量：3

9

作者 徐霖 《农机化研究》 北大核心 2022年第12期225-229,共5页

土壤肥力状况直接影响农作物的产量,传统的农业生产自动化水平低,化肥和农药的施放无法做到精确把控,同时缺乏对土壤肥力的实时在线监测和评价,不利于农作物的生长,严重时会给农田和生态环境带来较大的污染,影响农作物的生产质量和产量... 土壤肥力状况直接影响农作物的产量,传统的农业生产自动化水平低,化肥和农药的施放无法做到精确把控,同时缺乏对土壤肥力的实时在线监测和评价,不利于农作物的生长,严重时会给农田和生态环境带来较大的污染,影响农作物的生产质量和产量,对人类和牲畜的人身安全构成了较大威胁。为此,深入研究分析了数据挖掘技术,并将其应用在土壤肥力评价系统中,针对具体的研究区域进行土壤图设计和土壤状态分析,建立了土壤肥力采样数据库,并利用数据挖掘技术中的关联规则算法对土壤肥力和农作物产量进行等级分类,计算分析得到土壤肥力与农作物产量之间的关联关系。结果表明:智能数据挖掘技术在土壤肥力评价系统中发挥了重要作用,在对土壤肥力进行准确监控的同时能够准确评价土壤肥力与农作物产量之间的相关程度,对指导农业生产、提高农作物生产质量和产量具有重要意义。 展开更多

关键词 土壤肥力评价 数据挖掘 数据库 关联规则算法

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OLAM体系结构和算法的研究及应用 被引量：1

10

作者 陈佩佩 孟凡荣 郑中珮 《微计算机信息》 北大核心 2008年第27期206-208,共3页

联机分析挖掘(OLAM)把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来,从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘。为了提高联机分析挖掘的效率,论文给出了基于OLAP和DM的OLAM系统的一体化模型,并且通过研究数据挖掘方法和联机分析处... 联机分析挖掘(OLAM)把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来,从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘。为了提高联机分析挖掘的效率,论文给出了基于OLAP和DM的OLAM系统的一体化模型,并且通过研究数据挖掘方法和联机分析处理技术各操作的特点,对传统的DM算法进行了一定的改进,提出了更有效的基于OLAP的关联规则挖掘算法。 展开更多

关键词 联机分析挖掘 联机分析处理 数据挖掘 关联规则算法

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一种聚类矩阵和剪枝策略结合的关联规则算法 被引量：1

11

作者 许珂乐 《现代计算机》 2023年第24期46-50,60,共6页

在医学领域,Apriori关联规则算法在慢性病等方面有广泛应用。然而,该算法存在一些问题,比如需要多次扫描病例数据库、产生大量数据集和冗余规则。针对出现的相关问题,提出一种结合聚类矩阵和剪枝策略的关联规则数据挖掘算法。通过添加... 在医学领域,Apriori关联规则算法在慢性病等方面有广泛应用。然而,该算法存在一些问题,比如需要多次扫描病例数据库、产生大量数据集和冗余规则。针对出现的相关问题,提出一种结合聚类矩阵和剪枝策略的关联规则数据挖掘算法。通过添加约束条件,并采用聚类矩阵方法来压缩存储事务数据库。同时,引入前剪枝和后剪枝策略优化算法。实验证明,这种优化算法显著减少了数据库的扫描次数,降低了候选项目集的数量,缩短了算法的执行时间,大大提高了运行效率。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 候选项集 聚簇矩阵 剪枝策略

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康养型住宅大数据分析与智能控制 被引量：1

12

作者 江桃 张珣 《软件导刊》 2021年第5期134-138,共5页

老年人固守传统观念,更倾向于居家养老模式。为解决居家养老问题,通过对老人需求与认知特点分析,结合数据挖掘与无线传感器网络等技术,在传统智能家居基础上设计更加适应老年人生活的康养型智能住宅。采集老年用户设备使用历史数据,利... 老年人固守传统观念,更倾向于居家养老模式。为解决居家养老问题,通过对老人需求与认知特点分析,结合数据挖掘与无线传感器网络等技术,在传统智能家居基础上设计更加适应老年人生活的康养型智能住宅。采集老年用户设备使用历史数据,利用改进的聚类算法提取数据特征,采用关联算法研究数据的相关性。分析数据的内在联系、规则与模式,建立老人日常生活行为分析与预测模型。相较于传统的居家养老模型,其为老年人提供了个性化和现代化的智能服务,提高了独居老人的安全性与舒适性。 展开更多

关键词 智能家居 数据挖掘 聚类算法 关联规则算法

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基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型

13

作者 张婷 《自动化与仪器仪表》 2023年第7期5-9,共5页

针对图书馆服务自动化感知效果不佳,导致无法实现学生个性化推荐的问题,提出将最近邻搜索K-means聚类算法与关联规则算法相结合,构建一个基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型。首先,基于读者借阅行为,采用最近邻搜索K-means... 针对图书馆服务自动化感知效果不佳,导致无法实现学生个性化推荐的问题,提出将最近邻搜索K-means聚类算法与关联规则算法相结合,构建一个基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型。首先,基于读者借阅行为,采用最近邻搜索K-means聚类算法(NNSK-means)分别从个体层次和集体层次进行聚类分析,挖掘出读者的阅读趋势和阅读兴趣;然后通过基于Apriori关联规则算法进行图书间与院系间关联规则挖掘;最后基于挖掘结果进行读者借阅不同种类图书概率反映和分析,从而提升自动化感知和个性化推荐效果。结果表明,采用提出的基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型后,热门图书推荐服务与学生个性化推荐服务的准确率和学生满意度分别保持在98%和90%以上,表明构建的模型可实现图书馆服务自动化感知,模型性能良好,可为学生提供更加精准的个性化推荐服务。 展开更多

关键词 数据挖掘 图书馆服务 最近邻搜索 K-MEANS聚类算法 关联规则算法

原文传递

基于Hadoop的超市数据分析系统的设计 被引量：1

14

作者 李博 范丽丽 《武汉轻工大学学报》 2015年第4期35-38,46,共5页

大数据的利器——Hadoop,使得对海量数据处理和分析变得更加便宜和快速,吸引了众多急需优化行业模式的企业。构建一个数据分析系统,该系统立足于超市数据的海量、复杂、有利用价值的特点,利用分布式的架构——Hadoop数据分析处理平台对... 大数据的利器——Hadoop,使得对海量数据处理和分析变得更加便宜和快速,吸引了众多急需优化行业模式的企业。构建一个数据分析系统,该系统立足于超市数据的海量、复杂、有利用价值的特点,利用分布式的架构——Hadoop数据分析处理平台对超市小票数据及从微信平台采集的会员信息进行处理和分析,使用优化的关联规则算法,快速准确的分析出超市商品销售的关联性及对顾客消费行为进行预测,从而提高超市商品的销售额以及超市的利润。 展开更多

关键词 大数据 HADOOP 关联规则算法 数据挖掘

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数据挖掘技术在物联网安全中的应用研究 被引量：1

15

作者 边金良 《物流技术》 北大核心 2013年第7期439-441,451,共4页

网络技术的发展在为人们带来诸多便利的同时,也带来了极大的风险,结合数据挖掘技术,通过对入侵检测的分析,分析了数据挖掘的多种算法,并利用AR_Tree提出了一种新的关联规则算法,提高入侵检测的效率,从而达到提高物联网安全的目的。

关键词 物联网安全 数据挖掘 关联规则算法

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基于并行FP-Growth算法的火电机组运行优化

16

作者 姜鑫 肖祥武 +2 位作者 文雯 李号彩 向春波 《广西电力》 2019年第1期11-14,19,共5页

关联规则算法在火电厂数据挖掘中取得了较好的应用效果,然而随着电厂自动化、信息化程度的进一步提高,面对高维海量的数据,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能满足要求。针对此问题,提出了一种基于Spark的并行FP-Growth算法,并以某60... 关联规则算法在火电厂数据挖掘中取得了较好的应用效果,然而随着电厂自动化、信息化程度的进一步提高,面对高维海量的数据,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能满足要求。针对此问题,提出了一种基于Spark的并行FP-Growth算法,并以某600 MW超临界机组的历史运行数据为对象,挖掘各工况下运行参数与供电煤耗之间的关系,从而得到运行参数调整区间及目标值。结果表明,该算法确定的优化目标值可以有效降低机组供电煤耗率,提高机组运行经济性,可用于指导机组优化运行。 展开更多

关键词 燃煤电厂 大数据 关联规则算法 FP-GROWTH算法 优化运行

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基于数据关联规则算法的通信网络数据精准挖掘研究

17

作者 刘鑫 《信息与电脑》 2018年第17期126-127,共2页

通信网络数据精准挖掘作为现代信息营销的新潮流,随着数据库、计算机技术的快速发展,以其精准定位信息的优势,实现了计算机信息技术在通信网络中广泛应用,进而受社会群体的关注。然而,建设通信网络数据精准挖掘系统需要投入大量的技术... 通信网络数据精准挖掘作为现代信息营销的新潮流,随着数据库、计算机技术的快速发展,以其精准定位信息的优势,实现了计算机信息技术在通信网络中广泛应用,进而受社会群体的关注。然而,建设通信网络数据精准挖掘系统需要投入大量的技术和资金,这也导致许多行业对该技术的应用望而却步。因此,进行通信网络数据精准挖掘的研究十分必要。 展开更多

关键词 数据关联规则算法 通信网络数据 精准挖掘

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基于Map Reduce的大数据并行关联数据挖掘算法

18

作者 陈艳 《攀枝花学院学报》 2018年第5期89-92,共4页

关联规则是数据挖掘常用的算法之一,能够根据数据之间的关联程度进行数据的分析和挖掘。关联规则,特别是Apriori算法在关系型数据的处理上得心应手,但是对大数据的处理存在着不能够自动负载均衡及容错能力差等诸多弊端。文章从Map Reduc... 关联规则是数据挖掘常用的算法之一,能够根据数据之间的关联程度进行数据的分析和挖掘。关联规则,特别是Apriori算法在关系型数据的处理上得心应手,但是对大数据的处理存在着不能够自动负载均衡及容错能力差等诸多弊端。文章从Map Reduce算法着手,介绍了大数据下关联规则的相关概念及Map Reduce分布式计算模型,在此基础上介绍了Map Reduce模式下的关联规则算法及其优点,Map Reduce模式下Apriori算法有效实现关联规则的数据挖掘,并且能够在Hadoop下实现负载均衡及容错能力。 展开更多

关键词 Map REDUCE 数据挖掘 HADOOP 关联规则算法 频繁项集

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数据挖掘技术在物联网安全中的应用

19

作者 庞春辉 《物流技术》 北大核心 2014年第12期450-452,共3页

在数据挖掘技术下对入侵检测和数据挖掘的多种算法进行分析,进而利用AR-Tree提出一种关联算法,从而对入侵检测的效率进行提升,实现物联网的正常运作。

关键词 数据挖掘技术 物联网安全 关联规则算法

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基于大数据的图书馆借阅状况分析

20

作者 陈佳欣 《电子技术（上海）》 2021年第12期90-91,共2页

以上海浦东图书馆的自动借还书系统中的借阅记录和读者信息为基础数据来源,阐述数据挖掘技术中的关联规则算法,分析读者的行为模式,从而提升图书馆的服务能力。

关键词 数据挖掘 关联规则算法 行为模式

原文传递