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为让顾客有更好的购物体验，同时也提升商家销量，商品的智能推荐是重要的手段，有重要研究意义。该文使用基于关联规则的Apriori算法实......
在电子侦察领域中,无源探测由于隐蔽性强、作用距离远等独特的优势越来越受到人们的重视。雷达侦察和通信侦察是无源探测中应用最......
文章针对高校线上学习中学习效果影响因素的多重性，以微积分课程为例研究学习效果与其影响因素之间的关系。文章从苏州大学文正学院......
《儿童少年卫生学》(简称《儿少卫生学》)是预防医学的重要组成部分,开展实验技能考核具有重要意义.学生对技能考核的支持态度是影......
分析江西省新能源汽车产业发展现状及其金融支持,运用灰色综合关联度模型分析不同金融类型对江西新能源汽车的支持度,结果显示内源......
目的:本研究以江苏省第十九届运动会为例,研究大型体育赛事认知与支持度两者之间的相关性。通过对扬州市民大型体育赛事认知与支持......
学位
现今社会,我国的机动车保有量与驾驶人数正在不断增加,表明我国已经成为世界机动车大国之一。然而庞大的机动车保有量可能导致一系......
为有效挖掘所需的多维关联数据,及时获取多维关联数据中的可用信息,结合概率统计理念,构建出多维关联数据动态挖掘方法.基于核密度......
针对电子测压器校准数据融合时常规加权平均法对实测数据利用率过低的问题,提出基于证据理论的测压器校准数据融合方法.该方法通过......
核能作为一种清洁高效的能源,与常规化石能源相比,可以在满足我国能源需求的同时缓解碳排放压力.长期以来,受涉核项目科技含量高、......
为了探索初中学校美育评价机制,深入研究“美育进中考”的具体实施方案,笔者所在课题组通过问卷调查和访谈的方式对某市各区县初中......
[目的/意义]为了发现更全面、更具有普适性的反恐情报信息,本文在单层次关联规则挖掘的基础上研究反恐情报的多层次关联规则挖掘方......
通常知识评价是基于某种客观兴趣度来评价所发现的知识的兴趣度，而规则的支持度则是一种常用度量方法，但由于事件在现实中发生和存在......
已有的网络攻击特征提取方法或不适合木马通信特征提取，或提取时间开销过大。针对上述不足，提出分组支持度和区分特征的定义，以及噪声......
本文提出一种新的基于支持度的多传感器限定记忆融合方法,该方法能够防止陈旧信息引起的"数据饱和"。算法使用指数函数构建支持......
地方感是人与地方相互作用形成的地方情感依附和认同,它深刻地影响着旅游地居民对当地旅游业发展所持的态度.本文以旅游地人地关系......
该文首先介绍了数据挖掘的概念、内容和应用领域,分析了数据挖掘理论与相关领域的异同点,并以一个典型的商业应用说明了数据挖掘的......
研究采用2017—2018年度研究型大学本科生就读经历调查国际联盟的数据，以中国、美国和日本10所研究型大学的35733名本科生为样本。......
本文提出一种基于Apriori算法的关联规则分析方法，以IS度量完善算法的支持度-置信度度量框架，将其应用至电能表失效率分析中，以MATLAB......
为了更好地评价分析乡村振兴进展情况和实施绩效,根据山西目前推进乡村振兴战略的实际情况,基于农户视角,从政策知晓度、农户满意......
本文为教育网IPv6规模部署监测报告(2021年5月),地址统计范围来源于赛尔网络教育用户部IPv6地址表;网站统计范围来源于CERNET会员......
为了更好地评价分析乡村振兴进展情况和实施绩效,根据山西目前推进乡村振兴战略的实际情况,基于农户视角,从政策知晓度、农户满意......
交通建设对区域旅游发展具有重大影响,社区居民的旅游交通支持度是影响生态旅游目的地可持续发展的重要因素。文章基于共享视角,以......
本文为教育网IPv6规模部署监测报告(2021年4月),地址统计范围来源于赛尔网络教育用户部IPv6地址表;网站统计范围来源于CERNET会员......
本研究通过对来自浙晋川不同地区、强弱中间不同群体、主体型（家长）、参与型（教师）及监督型（行政）不同类型的利益相关者进行了问卷加访谈......
在信息融合技术中,受传感器自身局限和外部环境的影响,最初得到的数据往往是不准确的,如何将这些不准确的数据进行有效的融合,推出......
从理论基础上看广泛应用的模糊推理尚不完善,该文的研究工作是基于具有良好性质的算子R的三Ⅰ方法.主要包括以下几个方面:1.针对Za......
随着数据库与互联网技术的发展,各个领域的数据及信息量呈指数增长。为解决从大量数据中提取有用的知识以便为决策者提供决策支持......
该文从属性的重要性和频度两个角度出发提出了一种结合二者的启发式约简算法,该算法以核和用户的偏好属性集为约简的基础,在结合二......
该文共分六章:第一章:绪论.主要描述了DM的概念及定义、发展、所采用的方法及技术、处理过程和作用.第二章:数据挖掘中聚类算法的......
我们对关联规则的相关算法进行了深入的研究和探讨,明确它的一些经典算法,例如Apriori和等深度算法等等.近年来数量关联规则的研究......
目前信息检索中存在的最大问题就是如何提高查询的查准率与查全率,尤其是在www迅速发展的今天,如何更加有效地从海量的Web信息中查......
该文研究了已有的粗糙集约简算法,分析了这些算法中存在的问题,提出一种粗糙集约简算法RSVR,该算法以实用性作为设计目标,重点不在......
数据挖掘是一种的数据分析处理技术,其主要特点是对数据库、数据仓库或其他数据源中的数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,......
KDD(Knowledge Discover in Databases)是目前人工智能和数据库相交叉的一个热门研究领域，已受到不同领域研究者越来越多的关注。数......
本论文研究数据挖掘的典型理论和一些急待研究、发展的课题，并将研究重点放在非频繁关联规则挖掘上。 简单的说，数据挖掘是从大量......
近年来,随着计算机技术和信息技术的发展以及数据库的广泛应用,数据挖掘已经成为机器学习、人工智能、数据库等领域的研究热点.其......
关联规则是数据挖掘的主要模式之一,用于发现满足给定支持度和置信度的属性之间的依赖关系。目前已经存在很多挖掘布尔型关联规则......
教育信息化使教育系统结累了大量的与教育、教学有关的数据，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，由于缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的......
决策问题是当前计算机科学中相当流行的研究方向，并且在实际中有着很重要的应用。现在的决策系统大部分是依赖于搜索来完成，受计算机......
近年来，数据挖掘受到人工智能与数据库界的广泛关注。关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题。关联规则的主要研究对象是交易数据......
竞争领域中的决策问题是人工智能领域长期研究的问题。现有的决策方法仅仅模拟了人类决策的一个方面：人类在自身熟悉的领域中往往可......
随着Internet的普及和WWW的迅猛发展，人们可以通过网络在浩瀚的信息海洋中漫游。然而，由于信息的爆炸式增长，很多Web经验不足的用户经......
