AA12 关联规则 史忠植高级人工智能 第十二章史忠植中国科学院计算技术研究所关联规则 Association Rules20224271AA12 关联规则 史忠植内容提要 引言Apriori 算法Frequent-pattern tree 和FP-growth 算法多维关联规则挖掘相关规则基于约束的关联规则挖掘总结20224272AA12 关联规则 史忠植关联规则 关联规则表示了项之

高校智能排课系统文献综述摘要： 高校智能排课系统采用了多种不同的排课思想其中关联规则FP—growth算法的思想基于c／s的开放式结构以及需求矩阵法和回溯算法都极大的提高了课表的生成效率以此为基础我对该领域进行归纳并梳理其理论逻辑期望本文能为人们进一步寻求这一课题的研究提供一些有益的视角关键字： 智能排课关联规则FP—growth算法Client／Server结构需求矩阵法回溯算法前言：

数据挖掘中所用到的技术：关联规则：反映事物与其他事物之间的相互依存性和关联性它会被用在教学方法的选择上干预和引导相关的师生行为课程设置上甚至可以通过这个规则来预测学生会一起上哪一门课图书馆也会根据学生的借书特点来摆放书籍可参考霍树勋的案例吴海鹏的案例分类：可根据某个分类器将数据对象划分到给定的几个类别中的某一类中在分类中决策树算法运用最多它是以实例为基础的归纳学习算法聚类：将数据集划分成为若

Information Systems 28 (2003) 691–707Post-mining: maintenance of association rules by weighting Shichao Zhangab Chengqi Zhanga Xiaowei YanaaFaculty of Information Technology University of Technology .

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第3课 频繁模式及关联规则挖掘技术 徐从富副教授 浙江大学人工智能研究所浙江大学本科生《数据挖掘导论》课件内容提纲关联规则挖掘简介关联规则基本模型关联规则价值衡量与发展参考文献关联规则简介关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到 典

43 2 2013 4 Chi naSurf actantDetergent Cosm eti csVol． 43 No． 2Apri l2013 2012 － 11－ 23 2013 － 02 － 24 1978－ 021 62635535 021 62635548 E － m ai l caopi ng j al a． ． 200233 3 404 － － － → 13

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级关联分析杨建林1本节主要内容关联规则挖掘一维布尔形关联规则的挖掘多层次关联规则的挖掘多维关联规则的挖掘2关联规则的相关概念关联规则挖掘在交易数据关系数据或其他信息载体中查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式关联相关性或因果结构应用：购物篮分析交叉销售 聚集分类等举例： 规则形式： Body ? Head [support

( )( -.)01 -2 5)2-6045-) 7 60)08969)4 9)85)995)8 6:( < =<>> =< => =<< =<( <AA = ( = A> ( > > 4:B 0CDD 4:B 0CDD 4E <<(< 0 F6G FHIJKBJ 6:H:BJLJHM GNOMJL < 3JP 0L:QH RS)-3 JT

T e hnial Rep orts on Mathematial andputing Sienes: TR-C126title: On-Line Sampling Metho ds for Diso v ering Asso iation Rulesauthors: Carlos Domingo1 Riard Ga v alda1 and Osam u W atanab e2aliati

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据挖掘与知识发现(第2版)(42-)李雄飞等?20032010第2章 关联规则 《数据挖掘与知识发现》(第2版)吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞1数据挖掘与知识发现(第2版)关联规则 典型的关联规则发现问题是分析超市中的货篮数据通过发现顾客放入货篮中商品之间的关系分析顾客的购买习惯本章主要介绍如下几个方

1.关联规则概述1.1关联规则超市商场的商品应该如何摆放最合适啤酒和尿布这两类不同商品能否摆在一起数据挖掘的经典案例——啤酒尿布告诉我们顾客的购买行为存在一定的关联使我们不得不重视经典的购物车问题关联规则的挖掘就是通过一系列数据分析来挖掘某种特定的商品组合被顾客同时购买的可能关联规则的分析有R.Agrawal于1993年最早提出是KDD研究的重要内容侧重于确定数据中不同领域之间的联系找出满足

Click 关联规则 Association Rules3A5 关联规则挖掘A B C度量有趣的关联规则10A1214AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植AA12 关联规则 史忠植C2B E13Itemset{B E}{B E}20232212023221202322120232212023221多次扫描数据库是高代价的长模式的挖掘需要多次扫描数据库以及生

第11章 数据挖掘基础本章目标1什么是数据挖掘 2数据挖掘的步骤3数据挖掘的主要功能4典型的数据挖掘系统体系结构5数据挖掘技术的前景2006－10 11 KDD的一般步骤 数据挖掘——知识挖掘的核心数据清理数据集成数据库数据仓库任务相关数据选择数据挖掘模式评估2006－10 21 关联规则的应用目标置信度或正确率可以定义为：支持度可以定义为兴趣度为目标的关联规则的元组数 包含的元组数 和 包含

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I dont need a title slide for a lectureLong long agoin a galaxy far far away…42520221BackgroundData miningAssociation RulesClassificationClusteringSequential PatternsSequence Similarity42520222Knowl

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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1关联规则Dr. Qingyuan BaiSchool ofputer ScienceFaculty of Mathematics andputer ScienceFuzhou UniversityEmail: baiqyfzu.edu.c

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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级关联规则简介关联规则(Association Rules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到首先被Agrawal Imielinski and Swami在199

Using a Hash-Based Metho d with T ransactionT rimming and Database Scan Reduction for MiningAsso ciation Rules Jong So o P ark Ming-Sy an Chen and Philip S. Y uAbstractIn this pap er w e examine the i