关联模式

挖掘网页数据中的关联模式

探索网页数据关联模式 本次实验将深入研究网页数据中的关联规则。通过分析用户行为和页面元素，我们将揭示隐藏的关联模式，例如： 用户浏览路径： 用户在访问特定页面后，倾向于访问哪些页面？ 产品组合购买： 用户在购买某一商品时，经常会同时购买哪些其他商品？ 页面元素共现： 哪些页面元素倾向于同时出现？ 通过识别这些关联模式，我们可以更好地理解用户行为，优化网站设计，并制定更有效的营销策略。

数据挖掘 6 2024-05-06

使用Matlab进行模式回归的关联分析代码

基于个性化行为预测分析的模式回归实现，利用Matlab编写。我们根据Cui and Gong, 2018年发表的NeuroImage中的代码进行了重要的更新和测试。详细的岭回归和相关向量回归（RVR）文档可在我们的Wiki中找到。岭回归、套索和弹性网的用法类似于线性回归，而支持向量回归的使用方法则类似于相关向量回归。如果您使用我们的代码，请引用我们相关的论文。

Matlab 2 2024-07-25

灾害性天气关联模式挖掘技术研究

本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法，专门用于提取和分类灾害性天气，并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式，可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性，还为决策者提供了科学依据，以减少灾害带来的损失。

数据挖掘 0 2024-08-15

数据分析算法的序列模式及其关联分析

购物篮数据经常包含顾客购买商品的时间信息，可以利用这些信息将顾客的购物行为整合成事务序列。然而，传统的关联模式概念仅关注商品的同时出现关系，忽视了数据中的时间序列信息。对于识别动态系统的重要特征或预测特定事件的发生，时间序列信息可能具有重要价值。

算法与数据结构 0 2024-09-14

挖掘关联规则的重要性及频繁模式分析

许多重要的数据挖掘任务都建立在频繁模式挖掘的基础之上，涵盖关联、相关性、因果性等多个方面。这包括序列模式、空间模式、时间模式以及多维数据分析。频繁模式挖掘不仅在购物篮分析、交叉销售和直销中有广泛应用，还在点击流分析和DNA序列分析等领域展现出重要价值。

数据挖掘 0 2024-08-12

数据分析算法关联分析的提取序列模式优化方法

提取序列模式的优化方法涉及蛮力技术，用于分析给定的事件集合。对于给定的n个事件集合{i1, i2, i3, …, in}，我们考虑多个候选序列，通过蛮力方法进行关联分析。这些候选序列包括不同长度的组合，以探索事件之间的关联。

算法与数据结构 3 2024-07-16

通过建立条件模式库得到频繁集-数据挖掘概念、技术--关联1

建立条件模式库是数据挖掘中一个重要的步骤，它可以帮助识别频繁集，进而揭示数据中隐藏的模式和关联规则。

算法与数据结构 2 2024-07-24

关联规则和动态关联规则简介

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

数据挖掘 5 2024-04-30

关联分析.ppt

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

数据挖掘 4 2024-05-23

关联定义-PowerDesignerCDM

Association（关联）在PD中的定义是： “一个关联是实体之间的连接。在Merise建模方法中，关联用于连接几个分别代表明确对象的实体，这些对象通过一个事件链接，而该事件可能不那么明确地由另一个实体表示。”。

SQLServer 3 2024-07-12