应用改进

数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息，揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法，本研究对其进行改进并实现，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

Apriori算法的改进及应用####一、简介近年来，随着技术的发展，数据量的急剧增加促使了数据挖掘技术的发展，从海量数据中智能提取有价值信息以辅助决策。数据挖掘作为人工智能和数据库领域的研究热点，关联规则挖掘是其重要组成部分，而频繁项目集的发现则至关重要。 ####二、Apriori算法及其局限性Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法之一，其核心思想是利用频繁项集特性，通过多次数据库扫描确定频繁项集，进而生成关联规则。然而，Apriori算法存在扫描次数多和候选生成开销大的问题。 ####三、ZSApriori算法的优势为了解决Apriori算法的局限性，ZSApriori算法提出。相较于Apriori算法，ZSApriori算法只需一次数据库扫描即可计算支持度计数，显著提高了计算效率。此外，ZSApriori算法在生成候选项目集前进行预判断，有效减少了候选项目集数量，节省计算时间。 ####四、关联规则挖掘的应用##### 1.教育领域在高校教学质量评价中，关联规则挖掘可以分析教学评价数据，挖掘出教学效果与教师状态之间的关联规则，为教学部门提供决策支持信息，优化教学方式，提升教学质量。 ##### 2.就业市场关联规则挖掘可以帮助高校分析就业市场数据，揭示求职者特征与就业机会之间的关联规则，为学校提供招生策略参考，增强毕业生就业竞争力。

改进Euler算法结合Euler迭代公式和梯形公式，显著提升了在计算科学领域的实用性和效率。

MySQL在版本5.7中引入了无损半同步复制，通过参数rpl_semi_sync_master_wait_point进行控制，确保事务在接收到slave的ACK确认后再提交，有效避免了数据丢失的风险。版本5.7还实现了真正意义上的多线程复制，利用group commit原理，使得在master上进行的并发操作能够在slave端通过多个worker线程同步执行。此外，MySQL 5.6和5.7相比，针对复制bug的处理和数据恢复机制进行了显著改进。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用 本研究探讨了基于两阶段频集思想的Apriori算法，并针对其性能瓶颈提出了改进方案。通过改进后的Apriori算法，对乳腺疾病数据进行了深入挖掘，以期获得更有价值的医学信息。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

MATLAB开发：改进ReadngspiceMOD。这个修改版本让'read ngspice'的mod在rework-18环境中正常运行，与fc-10仓库中的版本兼容。

分析传统税负测算方法并结合税收行业实际情况，对C4.5算法进行改进。验证结果表明，改进后的算法运行可靠，效率提升。