时态关联规则使用的领域？

最新推荐文章于 2025-08-11 04:33:12 发布
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#数据挖掘 #算法

     请各位数据挖掘高手指教，时态关联规则的主要应用领域是哪些？它与关联规则相比，优点在哪？

其所用的研究算法有那些？如何能够体现其时态特性？以及时态关联规则的发展趋势？

     其应用前景如何？谢谢各位的支持 

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关联规则1：关联规则的应用场景
weixin_43368684的博客
08-03 6498
关联规则，作为十大机器学习算法之一，应用非常广泛。最经典的例子当然是“啤酒”和“尿布” 的故事。 这个故事的背景是什么呢？
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数据挖掘算法之关联规则挖掘
myy1012010626的专栏
02-22 2597
最近在数据挖掘方面进行学习探讨，从http://www.36dsj.com/archives/2443转载的这篇文章。方便归类学习！ 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的
一种时态关联规则挖掘算法
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时态关联规则挖掘是针对在一段时间范围内的关联挖掘，在现实中有较多的应用。现有的大多数时态关联挖掘算法或者需要多次扫描数据库，或者没有考虑各个项在数据集上出现或结束时间上的不同，因而挖掘性能受到较大的制约。为此，本文提出一种增量式的面向具有不同时间出现与结束的项的时态关联规则挖掘算法。为减少存储方面的开销，只需保存已挖掘过的历史数据集中的频繁1 项集。为了减少数据的扫描量，通过有效的剪枝策略，有选择性地扫描相关事项，至多只需扫描一次完整的数据库。实验证明，该算法具有较好的挖掘性能。
机器学习典型应用1--关联规则
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关联规则挖掘
pilongjiao的博客
06-26 1488
原文关联规则挖掘基本概念定义一：设I={i1,i2,…,im}I={i1,i2,…,im}，是m个不同的项目的集合，每个ikik称为一个项目。项目的集合I称为项集。其元素的个数称为项集的长度，长度为k的项集称为k-项集。引例中每个商品就是一个项目，项集为I={bread,beer,cake,cream,milk,tea}I={bread,beer,cake,cream,milk,tea}，I的长度...
关联规则分析 二
飘过的春风
11-27 1986
关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, RHS) 故事         在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)
Nieson2012的专栏
10-20 3172
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基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法.pdf
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05-20
综上所述，罗来鹏等人的研究成果不仅丰富了数据挖掘领域的理论基础，还提供了实际应用中处理时态关联规则的指导性方法，具有较高的学术价值和实用意义。论文内容涵盖数据挖掘、时态关联规则、增量式更新、信任度等多...
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该文提出的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法是一种有效的解决方案，它克服了现有方法的局限性，提高了时态关联规则挖掘的效率和解释性，对于实时数据分析和智能决策支持等领域具有广阔的应用前景。
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以上便是我们剪枝与优化的一部分内容了，我们还有一个记忆化搜索的内容在之后的文章。方便即时看到后续内容，如果以上部分有什么地方有问题的可以私信博主或者在评论一下。希望大家能够有所收获！
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SixLegs的博客
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