aprior算法應(yīng)用？1. Apriori算法：是第一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過程由連接（類矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些沒必要

aprior算法應(yīng)用？

2. aprior算法應(yīng)用：

經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori 算法廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，通過對數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析和挖掘，挖掘出的這些信息在決策制定過程中具有重要的參考價值。

Apriori算法廣泛應(yīng)用于商業(yè)中，應(yīng)用于消費(fèi)市場價格分析中，它能夠很快的求出各種產(chǎn)品之間的價格關(guān)系和它們之間的影響。通過數(shù)據(jù)挖掘，市場商人可以瞄準(zhǔn)目標(biāo)客戶，采用個人股票行市、最新信息、特殊的市場推廣活動或其他一些特殊的信息手段，從而極大地減少廣告預(yù)算和增加收入。百貨商場、超市和一些老字型大小的零售店也在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以便猜測這些年來顧客的消費(fèi)習(xí)慣。

Apriori算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，比如網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)中。早期中大型的電腦系統(tǒng)中都收集審計信息來建立跟蹤檔，這些審計跟蹤的目的多是為了性能測試或計費(fèi)，因此對攻擊檢測提供的有用信息比較少。它通過模式的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)用戶的異常行為模式。采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori算法的挖掘結(jié)果規(guī)則，是網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)可以快速的發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，能夠快速的鎖定攻擊者，提高了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)的檢測性。

Apriori算法應(yīng)用于高校管理中。隨著高校貧困生人數(shù)的不斷增加，學(xué)校管理部門資助工作難度也越加增大。針對這一現(xiàn)象，提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘算法的解決方法。將關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法應(yīng)用到貧困助學(xué)體系中，并且針對經(jīng)典Apriori挖掘算法存在的不足進(jìn)行改進(jìn)，先將事務(wù)數(shù)據(jù)庫映射為一個布爾矩陣，用一種逐層遞增的思想來動態(tài)的分配內(nèi)存進(jìn)行存儲，再利用向量求#34與#34運(yùn)算，尋找頻繁項集。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的Apriori算法在運(yùn)行效率上有了很大的提升，挖掘出的規(guī)則也可以有效地輔助學(xué)校管理部門有針對性的開展貧困助學(xué)工作。

Apriori算法被廣泛應(yīng)用于移動通信領(lǐng)域。移動增值業(yè)務(wù)逐漸成為移動通信市場上最有活力、最具潛力、最受矚目的業(yè)務(wù)。隨著產(chǎn)業(yè)的復(fù)蘇，越來越多的增值業(yè)務(wù)表現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭，呈現(xiàn)出應(yīng)用多元化、營銷品牌化、管理集中化、合作縱深化的特點(diǎn)。針對這種趨勢，在關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘中廣泛應(yīng)用的Apriori算法被很多公司應(yīng)用。依托某電信運(yùn)營商正在建設(shè)的增值業(yè)務(wù)Web數(shù)據(jù)倉庫平臺，對來自移動增值業(yè)務(wù)方面的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)的挖掘處理，從而獲得了關(guān)于用戶行為特征和需求的間接反映市場動態(tài)的有用信息，這些信息在指導(dǎo)運(yùn)營商的業(yè)務(wù)運(yùn)營和輔助業(yè)務(wù)提供商的決策制定等方面具有十分重要的參考價值。

在地球科學(xué)數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)模式可以揭示海洋、陸地和大氣過程之間的有意義的關(guān)系。這些信息能夠幫助地球科學(xué)家更好的理解地球系統(tǒng)中不同的自然力之間的相互作用。