简介：针对关联规则Apriori算法存在的局限性，提出了利用杂凑树结构来存储侯选项集，以减少存储空间．同时通过一定的规则属性忽略一些数据来减少扫描的事务数据量以提高检测的速度．通过KDDCUP1999数据集进行测试，证明了该算法的有效性．

简介：随着信息化的发展,人类进入数据爆炸时代,从海量数据中查找到相关联的知识,并对其进行处理,从而满足用户需求已成为一种趋势。文章研究了基于数据挖掘的关联规则,以此来寻找数据之间的潜在关系。通过分析海量数据中的有价值数据,将其转换为可供处理的数据格式;通过改进经典的Apriori算法来实现需求数据的预测和决策,应用结果也表明该算法能够获得较好的研究效果。

简介：数据挖掘是近几年发展起来的一种对信息资源进行开发和数据处理的新技术,而关联规则是数据挖掘的核心技术.以超市为例,通过分析顾客的购买行为,来实现将数据挖掘中的关联规则算法应用于客户关系管理(CRM)中,从而为商业提供决策支持.

简介：数据挖掘是一种新兴和具有很大应用价值的技术，关联规则是其中重要和实用的方法之一。本文在介绍此技术的基础上，讨论该技术在教育领域中的应用。

简介：发现频繁项集是数据挖掘应用中的关键问题,发现过程的高花费要求对增量数据挖掘算法进行深入研究.考虑保持最小支持度不变,一个事务数据集d动态的添加到事务数据库D中时,利用基于矩阵的MFUP(Matrix_Fast_Update)算法生成事务数据库DUd中的频繁项集.

简介：书店在图书销售过程中积累了大量的图书信息,这些信息可以用于查询、统计,获得想要的有关图书信息的数据。但是这些信息的作用还不止于此,这些海量信息中包含着有用的＂知识＂,可以通过计算机数据挖掘技术将隐含在其中的＂知识＂挖掘出来,用于书店的经营决策。本文以买书的个体为事务,以购买的图书为事务项。运用APRIORI算法探讨了利用关联规则分析个体购买图书之间的关联关系,找出了购买图书之间的关联规则,为书店的经营决策提供科学依据。

简介：传统的关联规则Apriori算法在产生频繁项集的过程中,需要多次扫描事务数据库以及多次扫描频繁项集,从而造成算法性能下降.为了减少扫描事务数据库以及频繁项集的次数,在生成的候选k项集中,除了存储项集item-set以及支持度计数count之外,加入事务标识符列表Tidlist属性,在生成频繁k项集时,可以直接通过Tid-list的交集得出事务标识符列表以及项集的计数,不需要去扫描事务数据库,从而可以有效地提高算法的性能.文中提出了一种改进的关联规则挖掘模型以及关联规则挖掘算法I-Apriori算法.实验证明,I-Apriori算法相比Apriori算法的执行时间有明显改进.

简介：本文对关联规则采掘中的主要方法进行了概述,指出了关联规则采掘中的不足,介绍了算法优化上的一些进展情况

简介：随着“互联网＋”技术的不断发展,人们在大数据时代所产生的数据量也呈现出急速发展的趋势,面对如此复杂的、海量的数据,如何进行有用信息和数据的提取成为重要的问题,数据挖掘便成为关键,而关联规则则是数据挖掘中的重要组成部分,主要用于对数据集中项等之间联系的发现,对于从大数据中通过关联规则来进行挖掘已是最成熟且最活跃的研究方向之一。

简介：探讨了一类基于某种时态约束的周期时态关联规则的有关问题.首先,引入了时态型的定义以及相关的概念.然后,给出了一种时态事件模型,用以描述基于时态型的不同属性的各种状态的事件,同时定义了一类事件间的周期时态关联规则,它能在诸如股票波动、天气预报、商品销售等领域提供短期的预测和决策.最后,给出了发现此类周期时态关联规则算法的主要步骤,并且给出了对股票数据挖掘的实验结果分析.

简介：摘 要：当前我国的刑事证据制度鲜有关于审查判断证据关联性的规定，相反却存在大量审查判断证据真实性的规定。究其原因在于我国的现行刑事诉讼制度不利于证据关联性规则的运行。详言之，案卷移送制度、庭前会议制度挤占了关联性规则的发展空间；刑事证明标准更注重证据真实性也使关联性规则更易受到忽略；另外在我国裁判功能多元化且其相互间未被分离的情况下，同一个裁判程序中因证明对象的多元化使得证据关联性判断标准大大降低，以致关联性规则在实务中被轻视。除此之外，关联性规则缺失也造成一些不好的影响，一方面，其会导致关联性判断更易出错；另一方面，其会使法官受到误导。为解决这些问题，改善庭前会议制度是一个较好的进路。

简介：阐述传统关联规则开采模型，提出新的文本关联的开采算法，并将其应用到文本分类中。

简介：摘要：基础教育对学生的整个学习过程和社会发展都具有十分重大的意义，关联规则是计算机学科的一个衍生规则，如果结合关联规则组织小学课堂教学活动，则是数学课堂教学活动的一个创新，可能对小学数学教学的深度和广度有提升效果。基于各教学环节之间的关联性，本文建议小学数学教师巧设教学目标，注重提升自身教学技能，丰富小学数学教学方式和教学活动，并重视数学课堂评价，从而不断提高小学数学课堂的有效性。

简介：摘要：证据的基本属性之一是证据关联性，可以说是现代证据制度的基石。证据关联性规则是被英美法系国家誉为“黄金规则”的证据体系中的基础规则。我国在三大诉讼法及其司法解释中可散见证据关联性规则的相关规定，但涉及的规定简略且条文不多，不但无法形成系统性规定，也因笼统的规定而在实践层面缺乏实操性。本文主要从证据关联性规则的基础概念为起点，介绍证据关联性的涵义以及价值；然后，从现行法律、司法实践角度分析我国民事证据关联性规则的现状，发现我国民事证据关联性规则存在的困境；最后，对该问题提出自己的建议。完善证据关联性规则规定的必要性对相关问题的理论研究与立法实践都有益，也能促进我国民事证据制度的完善。

简介：摘要：证据的基本属性之一是证据关联性，可以说是现代证据制度的基石。证据关联性规则是被英美法系国家誉为“黄金规则”的证据体系中的基础规则。我国在三大诉讼法及其司法解释中可散见证据关联性规则的相关规定，但涉及的规定简略且条文不多，不但无法形成系统性规定，也因笼统的规定而在实践层面缺乏实操性。本文主要从证据关联性规则的基础概念为起点，介绍证据关联性的涵义以及价值；然后，从现行法律、司法实践角度分析我国民事证据关联性规则的现状，发现我国民事证据关联性规则存在的困境；最后，对该问题提出自己的建议。完善证据关联性规则规定的必要性对相关问题的理论研究与立法实践都有益，也能促进我国民事证据制度的完善。

简介：本文通过分析各种不同的软件项目中产生的源代码修改记录，探索代码修改和错误修复之间的关系来更好地理解代码修改之间的关联并挖掘它们之间的关联规则，从而得到代码修改和错误修复之间的因果关系，找出修复错误的方法以更好地降低代码修改所引起的错误。

简介：本文以面向大数据的高维数据挖掘技术为研究对象，运用邻接矩阵及其有向超图检测关联规则项之间的关系，探索了在大收据条件下关联规则冗余的检测法、基于生成树的分类去除算法，该算法能有效地提高关联规则的挖掘效率、降低实际处理所需要的时间。

简介：给出了正确的关联规则的基本描述,并指正文献[1]中给出的关联规则的算法过程描述中的谬误

简介：当前,部分高校对大学毕业生的素质评估仍局限于文化课成绩,没有考虑学生其它方面的能力。为了完善这种片面评估,现利用一种改进的FP-Tree算法对学生的基本情况（包括：专业素质、思想道德素质、文学素质、身体素质、科研素质、社会实践素质、组织管理素质、创新等方面[1]）进行规则挖掘,为家庭、学校更好地、有目的有方向地培养学生的各方面能力提供决策。本方法经校教务部门实践证明,切实可行,对教学管理具有指导作用。

简介：［摘要］证据的关联性是法律制度的基本原则之一，对我国证据制度和实践中有重要的意义。笔者以证人证言与电子证据为视角，对比西方国家在定义上的差异，探索证据关联性的认定规则，使其在司法实践中更具有实用价值。