对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

对Apriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况,并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上,针对Apriori算法进行深入研究,提出了Apriori-1算法,新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性.     

一种新的高效关联规则数据挖掘算法

在分析关联规则的数据挖掘算法基础上,针对Apriori算法进行深入研究,提出了改进算法FA,并在实际项目中加以应用.算法FA在计算选项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性.     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况,并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上,针对Aprion算法和Apriori-1算法进行深入研究,提出了apriori-2算法,新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性.     

CRM中Apriori 算法的应用研究

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用.本文从关联规则的概念、算法着手,介绍关联规则的概念与关联规则的几种方法;然后对Apriori算法的基本原则、方法的步骤,以及在CRM中应用的流程进行了论述;最后结合例子对Apriori算法的应用进行了探讨,介绍了具体的应用方法以及应用范围.     

一种新的高效关联规则数据挖掘算法

在分析关联规则的数据挖掘算法基础上,针对Ariori算法进行了深入研究,提出了改进算法FA,并在实际项目中加以应用,算法FA在计算选项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性。     

关联规则挖掘在研究生个人学习计划制定中的应用

介绍了关联规则挖掘算法Apriori及其在研究生专业课程间的关联规则发现中的应用，所发现的规则用于辅助新研究生进行个人学习计划制定。可减少研究生在个人学习计划制定中的盲目性，提高所选课程与学科专业研究方向的吻合度。     

Apriori算法剖析

本文讨论在海量数据中挖掘数据项之间的关联规则,剖析典型算法——Apriori算法。根据算法的基本思想,给出它的形式化的描述,并且通过分析实例给出关联规则的挖掘步骤及算法实现,最后对该算法进行了评价。     

增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

多层多维关联规则在交通事故研究中的应用

基于大量的真实交通事故案例,利用关联规则技术中的约束原则和Apriori算法思想,对交通事故信息进行数据挖掘,探求符合真实规律的关联规则.研究证明了关联规则在交通事故分析领域有着良好的应用前景,不但能够加深对交通事故的认识,还可以为改善道路建设以及提高车辆安全性提供很多有价值的参考.     

亲和数的数值算法和数量估计

总结了搜寻亲和数的分解算法和递推算法,计算出1 000亿内的亲和数3 261对,根据数值结果给出了在一定范围内亲和数的数量估计式,得出1018内的亲和数约为百万对。     

基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的数据关联算法研究

数据关联是杂波环境下多目标跟踪问题的难点之一.文中提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的数据关联算法(MCMCDA),该算法通过在相应的关联事件空间中采样,可以有效地估计数据的边际关联概率,而且算法的估计精度可根据需要进行调节.仿真结果表明,在需要跟踪的目标数目较多,探测概率较低、杂波概率较高的情况下,JPDA算法因出现"组合爆炸"问题而难以在实际中应用;MCMCDA算法则能在保持较高估计精度的情况下降低计算负荷,从而能够较好地满足实时跟踪系统的要求.     

基于频率的大素数高效生成算法

公钥密码体制加解密算法基于两个大素数乘积的难分解性.为了提升大素数生成算法的效率和降低算法的报错率,提出了一种基于概率论的方法,通过优化Eratosthenes筛法构建素数库,从而通过分析素数库中素数尾数的分类频数和表达式下素数频率,再通过对素数检验算法进行分析,最后得到一种高效的大素数生成算法.在算法中,任意初始的整...     

基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法

为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

智能交通最短路径Dijkstra模糊动态方法分析

提高道路网络上的动态路由选择效率是当前路网建设中的难题,现有解决路由问题的方法都是基于静态方向的研究。提出一种基于模糊的Dijkstra最短路径动态算法,以被量化的限定用户参量为语言变量,用模糊集理论提供模糊数输出在网络上的最短路径预测。通过处理模糊参数,提出用模糊数表示不同路径与边长间距离的两种比较方法。采用梯级平均综合表示法改进Dijkstra算法,并以数值的道路网络实例来说明该方法的有效性。