数据挖掘关联规则Apriori算法的一种新改进.docx

针对LDPC码目前广泛使用的译码算法精度低的问题,在LLR-SPA译码算法的基础上提出了一种提高译码精度的新算法。

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具.对基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法进行研究在引入规则支持度概念后提出了一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法DRBR.实验结果表明该算法能较

针对面向领域用户的决策规则挖掘问题, 用属性序描述领域用户的需求和兴趣, 模拟人脑分辨事物的过程, 提出了一种属性序下的分层递阶决策规则挖掘算法. 该算法在给定属性序下输出的决策规则集不仅具有唯一性,

我国大部分煤矿都装有监控系统用来检测矿井内部环境参数的变化,但由于检测技术的突破范围较小,因此能检测到环境变化的系统大概只占总数的60%,有将近一半的系统仍处于等待维修当中,在这将近一半的监测系统中还

针对在药房和药店等医疗保健系统产生大量的交易数据进行数据挖掘的问题。为了从药房和药店等医疗保健系统中获取有关药物间关联的有用信息,在本文中,采用改进Apriori算法从药房内订购的处方获得的数据进行数

在动态环境下，在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明，在动态环境下首先识别在线用户，然后进行多用户检测，会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论（RandomSetTheor

工学博士学位论文 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 北京工业大学 20*年4月 分类号TP311 单位代码 学 号 密 级 北京工业大学工学博士学位论文 题 目: 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究

针对初学者描述关联规则的定义、分类、度量等内容，简单介绍了关联规则的算法，当今国内外上的应用和在数据挖掘方面的研究状况。

基于关联规则的数据挖掘 同义词识别 近义词挖掘

数据挖掘有很广泛的应用领域。其中，最广为人知且易于理解的就是关联规则了。所谓关联规则，有时也称之为购物篮分析(marketbasketanalysis)，其主要目的是在一个数据集中找出不同项之间的关系