浅谈数据挖掘中的关联分析.pdf

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1、技经济市场浅谈数据挖掘中的关联分析闰昱洁，宋宇辰(内蒙古科技大学经济与管理学院，内蒙古包头014010)摘要：本文的主要内容包括：关联规则挖掘概念、国内外研究现状及对关联规则算法的研究．归纳了关联规则挖掘在诸多领域的应用。最后结合当前的研究成果，指出关联规则及数据挖掘的发展前景。关键词：大数据；数据挖掘；关联规则挖掘1关联规则的产生背景3关联规则挖掘的应用关联规则挖掘是数据挖掘研究中最活跃、也是研究最深入作为数据挖掘中的热点之一关联规则挖掘始于商业上对的领域之一，具有十分重要的理论和实际价值。通过关联规则市场购物篮进行分析的问题，但是它的应用却不止于此，其应挖掘可以从大量的、不完

2、全的、有噪声的、模糊的、随机的实际用领域还包括：商业与金融、人工普查数据分析、工程技术数据应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜分析、医疗保健、宏观决策支持、电子商务、网站设计、保险业、在有用的信息和知识日。Agrawal等人于1993年提出了挖掘顾交通事故分析、通信和互联网等不同领域。以下是具体应用：客交易数据库中项集间的关联规则问题，并于l994年提出了(1)银行、金融数据分析方面基于频繁项集的Apri算法，大多数挖掘算法都是建立在银行和金融机构大多提供丰富多样的银行业务、集资和信Apfiofi算法基础之上，但是Apfiofi算法无论在时问效率还是贷服务，有

3、些还提供保险服务和股票投资服务。在银行业，关联空间伸缩性上都面临着挑战．因此研究人员探索出很多新的挖规则挖掘主要应用于信用欺诈的建模和预测、风险评估、趋势掘算法，并拓展了关联规则概念和应用范围同。关联规则挖掘技分析、收益分析以及辅助直销活动。在金融业，关联规则挖掘已术被应用到信用卡交易、电子商务和保险业务等商业领域。近经应用于股票价格预测、购买权交易、债券等级评定、资产组合年来，人们把它拓展应用到基因分析、文本挖掘等研究方向，体管理、商品价格预测、合并和买进以及金融危机预测等方面。郁现出巨大的发展潜力和应用前景嗍。露露(2012)采用Apfiofi算法对机构投资者投资偏好进行关联

4、2国内外关于关联规则算法的研究规则挖掘，初步探讨了影响机构投资者投资的企业特征；张建国内学者对关联规则挖掘算法的研究：左万利等(2Ooo)给林(2013)为了研究股票板块的联动关系，将改进的Apfiofi算出了任意多表问关联规则的并行挖掘算法；朱绍文等(2001)提法应用于股票板块指数分析中。出了一种多概念层数值关联规则挖掘方法；黄传明等(2003)提(2)零售业方面出了一种基于散列技术和事务压缩的关联规则挖掘算法；哀红零售业是非常合适的数据挖掘应用领域它收集了销售、春(2004)提出元规则指导下的逐步求精多层空间关联规则挖顾客购物史、货物运输、消费和服务的大量数据。零售数据挖掘

5、掘算法；蔡伟贤(2011)提出了改进的Apfiofi—TFP算法在入侵以帮助识别顾客购买行为，发现顾客购物模式和趋势，改进服检测中的应用；高海洋等(2013)提出了一种基于数据压缩的务质量，提高货品消费比，设计更好的货品运输与分销策略，降Apfiofi算法；宛婉(2013)提出了基于并行抽样的海量数据关联低企业成本。姜薇(2011)提出一种新的加权关联规则支持度和挖掘算法等。置信度的计算方法在超市捆绑销售中的应用；曾锵(2012)借鉴想政治教育工作者相关的一些实际问题，从而进一步调动队伍时，网络上的一些不良信息给大学生的思想和行为造成了负面的积极主动性．使他们以更好地精神状态投入

6、到高校大学生的影响，使得高校大学生的思想政治教育工作出现了很多的问题思想政治教育工作中。也面临着严峻的挑战。因此，高校应加强思想政治教育工作队(4)从实际出发，解决实际问题伍的建设，改进和创新其思想政治教育的方法以及策略，从实解决网络时代大学生思想政治教育中存在的问题．还应该际出发，积极引导大学生正确使用网络，促进大学生的健康发做到一切从实际出发，解决实际问题。思想政治教育工作并不展。是走形式，对大学生的思想政治教育应该落实到实践生活中来，应该从解决实际问题做起。思想政治教育工作者要树立良参考文献：‘[1】计毅波．网络时代大学思想政治教育新对策Ⅱ】．株洲师范高等专科学好的服务意识

7、，切切实实的为学生解决实际问题，并加强对学校学报。2004(06)：30．生的思想政治教育，促进其健康成长。f2】刘俊峰．网络时代大学生公共参与的思想政治教育研究U】．东北师范3结束语大学．2014(03)：01．[3]方国才．挑战与对策：信息网络时代的思想政治教育．南京师大学现阶段，网络给予大学生学习和生活带来了很多便利的同报(社会科学版),2005(11)：25．@2015年第2期经济市场浅析中俄饮食文化差异郭宏涛(绥化学院外国语学院，黑龙江绥化152061)摘要：民以食为天