本文创新性地融合流域盆地方法（CBA）与Apriori机器学习算法，对华北新堡地区1:50000水系沉积物地球化学数据进行了深度挖掘。研究通过构建流域盆地模型、挖掘元素高阶关联规则，成功识别出Pb-Zn-Ag-Au矿化关联模式，精准定位已知矿床并发现两处新靶区（CAVZ-1 ...

Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，并将其表示为规则。关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线 ...

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集（所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。）。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个 ...

摘 要：针对关联规则Apriori算法在信息爆炸时代面对海量数据时，其计算周期大、算法效率低等问题，将数据以特定的数据结构进行存储，降低数据遍历次数；在连接操作前进行剪枝操作，并且改变剪枝操作的判定条件；同时将改进算法IApriori与基于内存的大数据 ...

随着大型电子商务网站不断发展，企业掌握了越来越多的数据，海量数据隐藏这丰富的信息，而Apriori算法在电子商务的关联规则挖掘中占用十分重要的地位。本文主要讨论传统Apriori算法以及其局限性，并提出一种改进的算法Apriori-1。这种改进算法在基于避免不 ...