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基于模式与规则寻找的数据挖掘研究
  • ISSN号:1673-9787
  • 期刊名称:《河南理工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东外语外贸大学人事处,广东广州510420, [2]桂林电子科技大学计算机与控制学院,广西桂林541004, [3]河南理工大学图书馆,河南焦作454003
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(60673191).
中文摘要:

企业在商业运营中积聚了大量的数据,如何从大量的数据中找出有价值的信息,帮助企业分析产品市场走向并提供更好的商务决策是目前数据挖掘领域研究的热点.以Apriori算法为主,介绍了基于模式与规则寻找的数据挖掘技术中的模式与规则寻找方法、关联模式评估方法等,为企业数据挖掘系统的研究与设计提供有益的帮助.

英文摘要:

Enterprises accumulated a great amount of data in business, from which product market orientation as well as other valuable information is analyzed, which used to support decisions in business. Therefore, those data become a sort of wealth. However, the amount of data is increasing day by day with the changing implied rule, thus it becomes an urgent problem how to efficiently mine model and rule, and continuously renew the efficiency of algorithm. Data mining, analysis of the implied information in the data, which has a bright prospect of application, provides an efficient data processing method to automatically extract knowledge. The paper, focused on the basic algorithm of the searching of association rules-- Apriori algorithm, introduces how to search for pattern and rule.

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期刊信息
  • 《河南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南理工大学
  • 主办单位:河南理工大学
  • 主编:杨小林
  • 地址:河南省焦作市世纪大道2001号
  • 邮编:454000
  • 邮箱:zkxb@hpu.edu.cn
  • 电话:0391-3987253 3987068
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1384/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省一级期刊,中文核心期刊,科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4522