Apriori算法论文-地理信息科学毕业论文.doc

地理信息科学论文范文 一、论文说明 本写作团队长期从事地理信息科学论文写作，擅长数据处理、文献查找 图表绘制、理论分析，以及相关论文的发表 论文写作具体联系金老师QQ：387 826 70 二、参考范文 题目：加权Apriori算法优化及其在商品销售数据分析中的应用① 概要：摘要：针对数据挖掘中项目权重的模糊性问题，通过引入直觉模糊数表示项目的权重，并采用项目的权重和支持数计算事务的加权支持度、可能度、置信度，提出了一种基于直觉模糊数的加权Apriori算法。阐述了算法的改进思想，描述了算法步骤，并采用优化后的Apriori算法对商品销售数据进行挖掘分析。研究结果表明：改进算法解决了权重信息的模糊性问题，其挖掘结果更具价值。 关键词：Apriori算法 直觉模糊数 数据挖掘 ：F12... 题目：基于关联规则Apriori算法的物理实验成绩分析研究 概要： 摘要：目的：研究物理实验成绩的影响因素.方法：采用数据挖掘的方法，针对目前实验课教学现状进行了分析，找出可能与成绩有关的因素.应用Apriori算法对实验成绩和这些因素进行关联性挖掘，建立强关联规则，发现影响教学质量的关键因素.结果：通过数据挖掘发现教学评价、实验报告和实验成绩三者关联性最强.结论：通过提升教学水平，提高实验报告质量，可以促进实验成绩的提升，同时也为实验教学的改革提供了一条可行的思路. 关键... 题目：基于Apriori—BP算法的团购推荐方法研究 概要：摘 要：“网络团购”是一种越来越流行的电子商务模式，吸引了大量的商家和消费者，团购网站的商品展示方式和团购产品的推荐是很多团购网站迫切要解决的问题，传统的推荐算法多是使用与传统电子商务类似的协同过滤实现。文章提出了一种基于Apriori-BP算法的团购推荐模型，通过自定义数据清洗方法，使用Apriori算法和BP神经网络对商品进行评分和推荐，最后使用线上CTR和ROI对推荐结果进行评价和验证，显著提高了团购推荐商品的准确性... 题目：基于Apriori算法的试卷知识点关联分析 概要：摘要 试卷分析是教学工作中的重要部分。传统试卷分析侧重借助统计方法从多个统计维度进行整体分析，缺乏对试卷知识点间关联关系的挖掘。本研究基于学生答题数据，运用Apriori算法分析了试卷中各知识点间的隐含关联关系。所得到的结论在帮助教师了解各知识点间的相互影响、改进教学方法，引导学生进行自主学习等诸多方面具有积极的作用。 关键词 关联规则 试卷分析 Apriori算法 一、引言 目前学校教学管理中，对学生试卷分析侧重... 题目：基于事务权重与布尔矩阵的Apriori改进算法 概要：摘要：关联规则可在大量数据中找出事务的隐藏联系，其中，Apriori算法是关联规则分析中较为有效的方法。然而，经典Apriori算法需频繁扫描数据库和事务集，使在生成频繁项集的过程中产生大量候选项集。针对该问题，利用事务集对应权重和初始数据库映射形成的布尔矩阵，在经典Apriori算法的基础上，提出一种改进算法。数值算例结果表明，改进后的算法能较为明显地减少计算时间，从而提升经典Apriori算法效率。 关键词：关联规则; Ap... 题目：基于Hadoop平台的图书推荐服务Apriori优化算法 概要：关键词： Hadoop; 云计算; 图书推荐; DAG; Apriori算法; 推荐算法 ： TN911.1?34 ： A ： 1004?373X（2019）01?0180?03 Abstract： An Apriori optimization algorithm based on Hadoop platform is proposed to improv... 题目：基于Apriori算法的关联分析 概要：数据挖掘是一门科学，它可以一种从海量的数据中提取有价值的信息，本文主要以数据挖掘中关联分析模型为例，基于R软件利用Apriori算法，对取自UCI中的mushroom数据集进行分析，发现毒蘑菇的共同特征，利用这些特征可以避免吃到有毒的蘑菇。 毒蘑菇 关联分析 Apriori算法 引言 随着大数据时代的发展，数据挖掘在生活中的应用越来越广泛，其中数据挖掘中的关联分析是在大量的数据集中寻找一些内在的联系，比如通过查看哪些商品经常... 题目：Apriori算法在学生成绩管理系统中的应用 概要：摘要：数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文利用数据挖掘技术中关联规则