搜索到4009篇“ APRIORI算法“的相关文章
- Online-Apriori算法的设计与研究
- 2024年
- 针对Apriori算法在发现关联规则时需要频繁扫描数据库以及数据库实时更新的现状,提出一种Online-Apriori算法。通过实验对比分析发现,Online-Apriori算法具有以下优点:(1)与Apriori算法相比,该算法通过以二进制位编码方式存储的新增频繁1项集所在行数扫描特定事务,在计算支持度时减少扫描事务的个数。此外,用二进制位编码形式存储行数,比直接存储行数更加节省内存空间。(2)与属性增量关联规则算法(ACA+)相比,当候选项集很多时,该算法大大减少剪枝判断的次数,降低候选项集的生成复杂度,大大缩短运行时间。
- 杨星星李明冯依虎
- 关键词：关联规则
- 基于Apriori算法的煤矿安全事故分析被引量：3
- 2024年
- 为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。
- 景国勋秦洪利蒋方
- 关键词：安全工程煤矿事故事故原因APRIORI算法
- 基于Apriori算法的学生成绩关联规则挖掘
- 2024年
- 随着信息技术的不断变革与发展,数字化技术正在逐步融入人类社会,影响社会的各个方面,并成为社会演进和经济增长的新助力。成绩数据是一项重要的信息资源,通过运用先进的数据分析技术对其进行分析,对促进学校的全面持续发展具有非常重要的作用。关联规则是一种简单、容易理解且很实用的数据挖掘方法,挖掘数据中存在的关系和规则,即发现课程之间的关联关系,不仅可以提高教学管理效率,还可以帮助教师对现有的教学方式和方法进行改革,从而不断提高教学质量,满足学生的学习需求。
- 曹桂林
- 关键词：数据挖掘关联规则APRIORI算法
- 基于Apriori算法的氢安全事故统计分析
- 2024年
- 为探究氢安全事故不同特征因素间的相关性,以827起涉及氢气系统的安全事故为数据集,统计分析事故时间、应用阶段、点火源、事故致因及事故后果等特征因素。首先,构建事故致因的关联规则网络,讨论事故致因相关性;然后,交互分析事故致因和事故后果,明确事故因果关系;最后,基于Apriori算法挖掘氢安全事故的6类特征因素的关联规则。结果表明:氢安全事故中设备失效与设计错误、操作错误与意外反应等6个事故致因组合相关性最高;未点燃的氢气释放与压力释放装置、通风系统等8个因素强关联,氢火灾与螺栓、自燃等9个因素强关联,氢爆炸与制氢、电火花、压缩机等5个因素强关联。
- 于溪芮何旭孔得朋
- 关键词：APRIORI算法统计分析事故致因交互分析
- 基于Apriori算法的生鲜蔬菜购买的关联分析
- 2024年
- 为满足当下生鲜超市日常补货和定价需求,基于某商超经销的6个蔬菜品类从2020年7月1日至2023年6月30日的销售流水明细与批发价格的相关数据,采用Apriori算法和K-means++算法研究各生鲜蔬菜的销售时间分布规律及消费者购买各生鲜蔬菜的相关关系,进而从蔬菜种类销售购买关联度及相关性角度为生鲜超市的策略制定提供新的视角。
- 魏子航
- 关键词：APRIORI算法
- 基于改进Apriori算法的草地生态关联规则挖掘
- 2024年
- 为深入探究草地生态形成原因,基于草地生态足迹模型,利用K-means聚类算法对草地生态与关联指标进行层次识别,数据挖掘Apriori改进算法对草地生态进行成因分析。实验结果表明:改进后的算法在效率和有效性上都得到了提升;解译关联规则得出,经济因素方面,人均GDP的增长和就业人员第三产业占比的扩大刺激畜牧业对草地资源的消耗,在社会及自然因素方面,农牧区人口数量多、降雨量少、地理位置的差异都会对草地生态产生抑制作用。
- 张恩静房建东赵于东
- 关键词：K-MEANS聚类关联规则
- 基于关联规则数据挖掘的Apriori算法应用分析
- 2024年
- 基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系。以Apriori算法为核心,利用店铺在线订单作为数据载体,深入挖掘顾客购买商品的历史记录,探究商品之间的关联性。通过分析这些关联规则,商家可以更精准地了解顾客的购物喜好和行为模式,从而制定出更具针对性和实效性的营销策略,有效提升商品的销售业绩。
- 黄石安
- 关键词：关联规则APRIORI算法
- 基于改进Apriori算法的道路运输事故致因分析
- 2024年
- 为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生成新的候选项集;最后,运用考虑定向约束的Apriori算法挖掘关联规则。基于广西壮族自治区2019—2022年道路运输事故数据并对其进行详细分析,结果表明:道路运输事故中夜间时段发生事故的原因大多为疲劳驾驶,由于驾驶员行车速度不当造成追尾事故的发生。与运用传统的Apriori算法相比,该方法生成的无效规则减少了69.15%,准确率提高了49.14%,在保证准确性提升的前提下大大提高算法的效率。
- 李文勇卢睿廉冠吴樱梓陈杰王文宇梁钰瑶
- 关键词：关联规则APRIORI算法灰色关联分析
- 基于Apriori算法的无线网络关联回溯问题研究
- 2024年
- 基于无线网络关联回溯问题的研究,提出了一种基于Apriori算法的无线网络关联回溯系统。首先,对系统的整体框架进行设计;然后根据系统需要满足的要求,分别对系统中的数据采集、协议识别、恶意流量检测、界面可视化呈现以及关联回溯5个关键功能模块进行了研究与设计,并对关联回溯模块中的Apriori关联规则挖掘算法进行了改进;最后分别对算法与系统的性能与可行性进行实验测试。实验结果表明:改进后Apriori算法的性能更佳、平稳性更好,更适用于数据库庞大的无线网络安全事件信息关联规则挖掘。基于Apriori算法的无线网络关联回溯系统对无线网络攻击事件的检测率都在80%以上,表明系统能够为关联回溯模块提供较为准确与丰富的数据;系统能够通过关联回溯获取强关联规则并进行保存;且运行稳定,总体性能较高。
- 陈钊渊吴优张铁刚马超罗林波吉承文
- 关键词：APRIORI算法数据采集无线网络
- 基于Apriori算法的学生压力多元因素挖掘和分析
- 2024年
- 在多样的社会环境下,由于心理、生理、环境、学业、社会等多方面因素,导致学生压力剧增。为了找到影响学生压力的主要原因并解决学生压力过大问题,文章选用了多方面因素影响学生压力的数据集,利用Apriori算法研究了与学生压力相关的多方面因素的影响情况,分析了不同因素与压力的频繁项集和关联规则,发现了焦虑问题、睡眠问题、环境安全、霸凌等问题对学生压力影响较大。研究结果显示,减轻学业压力、抵制霸凌和改善学生生活环境有助于降低学生的压力。
- 申悦张一涵王弯弯
- 关键词：APRIORI算法关联规则
