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:通过分析数据关联的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法高效性方面作了进一步研究,提出了更准确的支持度和置信度定量描述方法和关联关系强弱的定量描述方法。同时,改进了FP-growth
基于关联规则挖掘的SNMP数据异常发现研究，张羽，王慧强，由于网络攻击手段的日趋隐秘化和多元化，简单的数据包观察已无法检测出它们，面对这种困境，本文提出了一种基于关联规则挖掘的SNM
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，但随着数据的快速增长，传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求，需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算
针对关联规则挖掘问题，给出一种基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘方法，该方法将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中，采用双层进化机制，利用免疫克隆算法的智能搜索能力和文化算法信念空间形成的公共认知信念的
论文研究-论信息与决策.pdf, 本文论述了人脑决策的性质,决策的重要性,信息与决策的关系,涉及了决策分析,决策科学与管理信息系统对决策的作用,阐述了发展中的分布式决策辅助系统、人—机决策关系和未来的
为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性，提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法。针对关联规则挖掘中需预先给出最小支持度和最小置信度这一条件，提出了一种简单的事务数据库中事务的处理方法，即隐藏那
专家系统开发通常有三种方式：高级程序语言，专家系统外壳，专家系统工具。该文介绍了专家系统工具CLIPS6和高级程序语言VC6.0的各自特点，提出了将专家系统工具CLIPS6与VC＋＋6.0高级语言编程
一种基于分类规则树和信息熵的决策树构造方法，刘宁，，随着网络技术和硬件技术的发展，面临数据的海量增长，数据规模由于过于庞大不便于存储，这对传统分类算法提出了挑战。为此，文中
在分析了当前基于距离的离群数据挖掘算法的基础上，提出了一种基于SOM的离群数据挖掘集成框架，其具有可扩展性、可预测性、交互性、适应性、简明性等特征。实验结果表明，基于SOM的离群数据挖掘是有效的。
探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法,并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明,数据集离散化的效果不仅取决于使用算法,而且与数据集连续属性的分布
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