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基于OLAP的多维关联规则挖掘研究的最新成果，相信你可以从中得到不少收获。
数据挖掘概念与技术上课讲义\数据挖掘概念与技术上课讲义\CHAPTER5-挖掘关联规则.ppt
关联规则挖掘，Sequential Patterns，有兴趣可以联系！
齿轮是传动机械中的重要部件，也是在运行过程中产生故障的主要原因之一，因此对齿轮进行故障诊断研究就具有十分重要的意义。但是在齿轮故障诊断数据集中，故障样本数通常比非故障样本数要少很多，由此引发了数据不均
绍了关联规则挖掘的研究性况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和秤价，指出传统关系规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方，展望了关联规则挖掘的未来研究方向
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术，并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一，此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的
关联规则数据挖掘技术的分析与研究。在介绍关联规则基本概念的基础上，对关联规则的Apriori算法进行了详细地分析和研究，并就目前针对提高该算法效率的各种优化技术也进行了详细地描述，在此基础上提出了基于
数据挖掘 分类 类聚 关联规则 ，关联规则算法研究是实用行的数据可以为数据挖掘算法提供基础的信息。
讨论了并行关联规则算法在地震预报中的应用,提出了分区、画圆数据预处理方法和相应的并行关联规则算法,给出实验结果并进行了解释分析。
针对大部分文献在构造概念格时都把属性看做是同等重要，而将导致冗余问题，提出了一个新的概念——属性区别度（内涵区别度）。在建造概念格的过程中将去掉那些属性区别度（DISP）比较低的内涵，从而加速概念格的
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