关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用_2011

针对煤矿安全生产管理监测所得数据存在的大数据量和难以及时发现安全因素关联问题，本研究基于CPARA技术进行关联规则分析，以探索其在煤矿安全评价中的应用潜力。

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

采用行为观察、ABC行为分析、行为纠正等手段，实施行为安全理念。分析煤矿事故，提出加强安全教育培训、注重行为观察和信息反馈、健全考核体系、完善激励机制、营造安全文化等安全管理对策。

无线网管里的告警信息太多太杂？嗯，这篇《关联规则挖掘在无线网管中的应用》论文挺有料的。讲的是怎么用关联规则挖掘，比如Apriori 算法，从一堆无线接入网的故障告警里找出隐藏的“规律”。像支持度、可信度这些概念也都解释得比较通俗，实用性也挺强。是它提到的滑动窗口，在告警事件流的时候真挺关键的，能把一段时间内的告警数据变成一个“事务”，后续就方便多了。整体看下来，思路清晰，落地性还不错，如果你平时接触无线网管或对数据挖掘感兴趣，可以翻一翻。

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

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

中医的诊疗系统也能用上数据挖掘？没错，研究团队用关联规则挖掘技术，把中医电子病历里的潜在规律挖了出来。用了Oracle 数据仓库做底座，结合Apriori 算法跑规则，像“1-9 岁孩子容易哮喘+咳嗽+过敏”这种组合，系统就能自动找到。研究用的是广东省中医院 2005 年的哮喘数据，样本不算大，但数据都是真实采集，没二次加工，可靠性挺高的。你要是搞过临床辅助系统或者医疗大数据，这套思路值得借鉴。技术选型上偏老派（Oracle 全家桶），不过胜在稳定。重点是，关联规则用得还蛮巧，设了20%的最小支持度和75%的可信度，结果不算多，但够精准。哦对了，如果你对怎么用 Python 搞中医证型感兴趣，

利用抗体浓度和亲合度的选择策略，提出了一种克隆模拟退火遗传挖掘算法。该算法通过克隆操作产生新抗体，并对它们进行变异和克隆选择，以求得关联规则挖掘问题的最优解。

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。