关联规则分析

关联规则分析简介

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

数据挖掘 2 2024-05-27

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

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 2 2024-07-13

数据挖掘中的关联规则分析

关联规则是指所有形如X ⇒ Y的蕴涵式，其中X和Y是数据项集，且X与Y没有交集。关联规则被认为是有趣的，如果它们满足最小支持度和最小置信度的阈值，这些规则被称为强规则。

数据挖掘 2 2024-07-18

地震目录关联规则分析新方法

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

数据挖掘 3 2024-04-30

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

数据挖掘 2 2024-05-19

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 2 2024-05-25

Apriori关联规则算法

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

数据挖掘 2 2024-05-25

《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第8章关联分析与关联规则

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

算法与数据结构 2 2024-07-12

常见数据挖掘算法与关联规则分析

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息技术中具有关键作用。关联规则作为其中一种核心算法，在市场篮子分析、推荐系统和医学诊断等领域广泛应用。将详细介绍关联规则的概念及其在数据挖掘中的应用。关联规则挖掘的目标是发现数据库中项集之间的有趣关系，例如“顾客购买牛奶，可能也购买面包”。通过支持度和置信度衡量规则的可靠性，并介绍了Apriori、FP-Growth和Eclat等常见算法的工作原理和优劣。

数据挖掘 1 2024-07-29