简介：分析传统关联关系挖掘的主要缺陷,提出关联模型的概念以及关联模式挖掘算法,指出通过多种模式的挖掘,找到课程之间隐含的关联关系,并通过真实的教学数据验证该算法,通过分析实验结果,得出该算法能够有效准确地挖掘出两门课程之间关联关系的结论。

简介：pattern用来存储频繁i—项目集某一项目,该频繁项目集是一最大频繁项目集,Answer=answer∪pvh→pattern/*pvh所在频繁k项目集加入到最大频繁项目集*/

简介：本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其应用于高校教师的成长中。

简介：　　（二）Aprior算法　　Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法,　　3）把各类频繁的属性单项和频繁的图书分类单项连接成2-候选频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点,有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则

简介：关联规则挖掘技术,规则在交易数据集D中成立,3.1关联规则挖掘的基础数据

简介：将粗糙集理论中属性约简的概念应用到关联规则挖掘中,用属性A2、A4、A5之间的隐含关系来挖掘关联规则,然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘

简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

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简介：“唉．这可怎么办呢？”望着眼前的两份工作表．想着主任交待的任务．我不由地叹了口气。眼前的工作表一份是“考生成绩表”．记录着全市所有学生的考试成绩．但没有考生所在学校和姓名．只有准考证号和成绩。而另一份是“考生信息表”．记录着所有学生的姓名、所在学校、性别等基本信息，也包括学生的准考证号。主任的要求是把考生成绩表中的每位考生后面添加上学校和姓名等基本信息．以方便分析比较成绩。可是．

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简介：电脑感染某些病毒后，运行EXE文件就会启动写字板。此时，我们可以通过修改注册表来解决这一问题。首先，我们将Windows目录下的注册表编辑器“Regedit.exe”改为“Regedit.com”，并运行它，找到HKEY_CLASSES_ROOT／exefile／shell／open／command。

简介：　　一、数据挖掘的定义　　数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系

简介：文章报告了文本挖掘技术的现状、文本挖掘的过程、文本挖掘研究的课题，最后对文本挖掘的前景做了展望。

简介：在本刊以前的文章中，我为大家介绍了一些关于For命令的知识。包括如何使用For命令为一个不具备处理通配符能力的应用程序具有通配符的功能。例如，如果需要对所有以z开头的文件执行Processfile，你可以输入下列命令：

简介：某日不小心进了一个恶意网站．电脑中了病毒．中毒了可以杀．可麻烦的是病毒把几个重要的文件关联给改了。运行杀毒软件．系统却用记事本打开，运行文本文件却提示该文件不是合法的win32程序。去问了问人，说是要修改注册表才能恢复．我一想到注册表就头大．这么复杂。还有，注册表也是运用程序，根本不能打．并啊，所以只得找别的方法了。你别说．还真被我找到个简单的．根本不用修改注册表那么复杂，只需要一条命令就搞定了．它就是我们的主角：assoc命令。

简介：四、Web数据挖掘中的关键技术　　Web数据挖掘中常用的技术有Web使用的特有的路径分析技术,并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨,　　　　3.Web访问挖掘　　Web访问挖掘是从服务器端记录的用户访问日志或从用户的浏览信息中抽取感兴趣的模式

简介：定义从页面p指向页面q关于查询关键字k的超链权值为w(p,并对Web结构挖掘的一般方法HITS算法进行改进,如果存在超链从页面p指向页面q