量化关联规则在数值属性中的应用

数据挖掘中分类属性与量化属性的关联规则分析

在数据挖掘中，分类属性与量化属性的关联规则分析是一项重要工作。分类属性（Categorical Attribute）和量化属性（Quantitative Attribute）的关联性研究，可以帮助揭示数据中的潜在模式和趋势，为决策提供支持。

数据挖掘 17 2024-07-18

基于兴趣度的关联规则在学术分析中的应用

在关联规则经典算法Apriori的基础上，分析并将其应用于学术分析系统。发现并解决了现有系统中的问题，通过增加兴趣度阈值提升了关联规则在数据挖掘中的准确性，有效减少了无效规则的生成，为学术选课系统的优化提供了重要支持。

数据挖掘 12 2024-07-17

关联规则在图书馆管理系统中的应用优化

关联规则挖掘在图书馆管理数据中起着重要作用，系统采用Apriori算法进行数据分析。系统支持按时间、书刊号、读者统计信息等多维度查询，包括借阅、归还、续借等方面的统计分析，通过立体数据分析方法，深入挖掘读者借书行为与偏好。

数据挖掘 12 2024-07-17

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 12 2024-04-30

数据挖掘中关联规则应用

透视数据模式和相关性 预测消费者行为 制定有针对性的营销策略 识别潜在的交叉销售和追加销售机会 改善库存管理和供应链优化

数据挖掘 14 2024-05-25

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

数据挖掘中的关联规则概述

关联规则是一种简单而实用的数据挖掘技术，描述事物中某些属性同时出现的模式，通过“如果-则”逻辑进行细分。这种技术广泛应用于大规模事务数据库，每个事务由记录集合组成。当前的关联规则发现方法致力于基于记录支持度的考虑，以减少搜索空间。

数据挖掘 14 2024-09-14

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 15 2024-05-27

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