基于关联规则挖掘的软件缺陷分析研究(2017年)改写

关联规则挖掘数据挖掘中的关联规则分析

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

数据挖掘 0 2025-06-24

关联规则挖掘的新算法研究

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

数据挖掘 17 2024-07-17

研究论文基于关系矩阵的关联规则挖掘算法优化

关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要研究方向，针对经典Apriori算法在频繁扫描事务数据库时效率低下的问题，在现有研究基础上提出了一种改进的基于关系矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和实验结果表明，该算法在效率和实用性上均有显著提升。

数据挖掘 17 2024-07-18

Apriori关联规则挖掘应用研究

Apriori 算法的频繁项集挖掘思路挺经典的，尤其是在做商品推荐或者用户行为时，真的蛮有用。像“面包”和“牛奶”常被一起买这种事儿，它能挖出来，精准还高效。挖掘过程就是反复扫描数据库，生成频繁项集，再搞出关联规则。嗯，支持度、可信度这两个参数你得搞清楚，不然调出来的规则不一定靠谱。算法逻辑其实不复杂，主要靠“非频繁的子集不频繁”这点剪枝，大大减少了无用计算。你要是做电商、金融、或者用户行为挖掘，这套方法还挺值得一试的。

数据挖掘 0 2025-07-01

关联规则挖掘技术的研究进展

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

数据挖掘 12 2024-08-24

挖掘多层关联规则

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

数据挖掘 24 2024-05-25

论文研究-基于关联规则的创新矛盾矩阵研究

TRIZ 理论的企业创新应用，搭上了数据挖掘的快车，这篇论文算是把两边都玩明白了。把传统的技术矛盾方案搬到了企业创新上，还结合了关联规则，做了个挺有意思的创新矩阵。看起来有点像是给企业装上了“智能建议”功能。九个创新领域拆成了指标器，用这些指标之间的“关联度”替代 TRIZ 的标准解法。嗯，逻辑清晰，操作性也比较强，适合搞企业创新的朋友参考参考。

数据挖掘 0 2025-06-24

研究论文基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法综述

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

数据挖掘 15 2024-07-16

数据挖掘中的关联规则分析

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

数据挖掘 10 2024-07-13