关联规则分析

摘要： 目的应用关联规则数据挖掘技术,研究清溃方治疗轻中度活动期溃疡性结肠炎配伍规律,并评价其临床疗效。方法收集127例在上海中医药大学附属龙华医院单纯使用中药健脾清肠法治疗轻中度活动期溃疡性结肠炎(UC)患者治疗8周的组方共508条,建立方剂和药物数据库,分析健脾清肠法的组方规律,运用现代数据挖掘技术提取清溃方,并将提取的组方加减分别于上海中医药大学附属上海市中西医结合医院、龙华医院、光华中西医结合医院进行多中心回顾性研究,收集93例单纯使用组方加减治疗8周的轻中度活动期UC患者,分析临床疗效。结果通过关联分析,筛选出健脾清肠法治疗轻中度UC中出现频率及支持率占高位的药物,组成清溃方。该组方对改善UC患者临床证候总有效率为91.40%;其中45例近期复查肠镜的UC患者,结肠黏膜改善降1级占57.78%,降2级占8.89%。结论清溃方是治疗轻中度活动期UC(脾虚湿热证)的有效方,值得临床推广应用。

摘要： 目的采用数据挖掘分析总结国医大师张大宁治疗慢性肾脏病的用药规律。方法从广东省中医院张大宁名医工作室医案数据库中选取2020年1月至2020年12月张大宁教授诊治慢性肾脏病的医案,对医案中高频药物(频率≥20%)进行描述性分析和聚类分析,利用Apriori算法进行关联规则分析。结果共纳入医案143例,处方143首,单味中药138味;使用频次前5位的中药为生黄芪、丹参、川芎、土茯苓和石斛;使用频次前5位的高频药物类别为活血化瘀、补虚、通腑排浊、祛湿和收涩药;按四气区分药物,12味为温、微温,9味为平,5味为寒、微寒;按五味区分药物,16味为甘,14味为苦,9味为辛;按归经区分药物,20味归脾经,13味归肝经,12味归肾经;聚类分析将高频药物分为7个聚类方;关联规则分析去重后得到相关规则33条。结论张大宁教授治疗慢性肾脏病以补虚、活血化瘀、祛湿通腑为主,以自拟方茵陈失笑散为基础组方,可为中医药治疗慢性肾脏病提供参考。

摘要： 随着社交媒体的发展,大量具备影响力的网络红人得到了良好的发展机遇,对消费者进行针对性的产品输出,网红营销模式作为网红经济的变现方法应运而生。但同时企业和电商也面临着一系列挑战。从目前互联网人口结构来看,年轻人已逐渐成为国内互联网使用和消费的中坚力量,故本文以徐州市大学生为调查对象,利用Excel,SPSS等软件对数据进行处理与描述性分析,通过二元逻辑回归研究消费者具体特征对其消费选择的影响,接着建立模糊综合评价模型,研究大学生对网红营销模式的前景看法,模糊综合评价结果为“较好”,继而运用聚类分析寻找潜在消费群体,最终通过R软件,运用关联规则分析对不同类型主播之间的合作策略提出建议。

摘要： 为探讨湘菜的用料特点和搭配规律,基于《中国湘菜标准》收集247道湘菜的主料、配料、调料、助料及烹调技术,建立规范化数据库,对数据进行统计描述、聚类分析和关联规则分析。结果显示:湘菜用料多选取动物性原料为主料,蔬菜为配料,善使辣椒、茶油及猪肉相关物料,制法以蒸法见长;聚类分析可将高频调料和助料分成8类用料组合,联系最紧密的用料组合是桂皮-八角;在41个相关联的高频调料与助料搭配组合中,相关性最高的是红椒-食盐,说明湘菜的基本味型是辣咸味型,核心用料除食盐外是葱、姜、料酒、酱油、红椒、茶油。研究结果为湘菜制作中的用料搭配,以及不同风味的湘菜复合调味料的研制均提供了参考。

摘要： 由于我国大规模的人口流动和不断上涨的房价,人们面临着巨大的购房压力,越来越多的人选择租房居住,因而我国的住房租赁市场规模也愈加庞大。本文选取一线及新一线代表城市的租房数据为样本,利用词云分析、聚类分析和关联规则分析等数据挖掘技术对其进行分析研究,充分挖掘租房数据信息的规律和价值,并直观地展示当前一线及新一线代表城市的房屋供给状况。同时,结合当前住房租赁市场上租客的需求情况,找出市场存在的问题,向政府提出住房租赁市场健康可持续发展的可行性建议。

摘要： 目的:总结14部古代医家经典著作中治疗痹病的用药规律,探讨其科学内涵,传承发展经典治疗痹证大法。方法:运用现代信息科学技术,通过关联规则、聚类分析等数据挖掘方法,分析每部中医古代经典著作中治疗痹证药物的频次、功效,及常用药物组合的关联度,结合现代药理研究成果分析其科学内涵。结果:古代医家治疗痹证用药各有侧重,或重视脾虚致痹,强调从脾治痹,或重视寒热致痹,强调方证对应,或重视正虚致痹,强调扶正固本,但在各部著作中健脾化湿通络药物贯穿治疗痹证的始终。现代药理学研究表明,健脾化湿通络药物多具有调节免疫、抗炎、镇痛、抗衰老的作用。结论:健脾化湿通络之法治疗痹证,贯穿各时期、各年代医家治疗痹证的整个过程,是痹证治疗的基本大法,具有丰富的科学内涵和现代指导意义。

摘要： 瓦斯事故是煤矿生产过程中的第一杀手,分析出瓦斯事故发生的原因可以保障煤矿更加安全地生产.采用数据挖掘方法对瓦斯事故调查报告进行分析并找出其中的关键因素.对瓦斯事故报告进行字符识别来获取文字信息,利用结巴分词提取关键词信息,利用FP-growth算法对关键词信息进行关联规则分析,找出其中的关键因素.通过瓦斯事故报告案例可验证出采用该方法可有效地预防瓦斯事故的发生,有着良好的实际应用意义.

摘要： 首先从开发优势与应用原理两个角度阐述数据挖掘技术,进一步分析如今可用的数据挖掘算法;同时,提出一种优化改进的Apriori算法。该算法在完成常规数据源选择、数据采集与存储、数据预处理等操作后、构建了一种近邻和决策树两种数据挖掘分类模型,进而在发现频繁项集过程中,将数据建模和模型评估,并对其每个子元素进行计数操作,对子元素的计算数值小于当前的项集阶数时的则进行特征描述标记;最后,对两种模型的混淆矩阵数据进行计算,比较模型的预测准确率,最终得出准确率较高的数据模型,从而提高了算法的整体效率。

摘要： 针对海量日志环境下的电力业务信息系统健康性的动态评价问题,文章提出基于关联规则分析与数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)的电力业务信息系统评价模型,为信息系统动态评价问题提供一个有效的方法。该模型首先利用Apriori关联规则算法挖掘数据间的关联关系,得到各指标之间的关联关系,选择能够表达电力业务信息系统健康性的重要关联规则项;进而将提取关联规则指标作为DEA评价模型的投入产出指标,得到各决策单元的综合效率数量指标,根据模型得到的结果对系统进行健康性评价;最后基于某省电力公司人力资源系统的日志数据进行算例分析,结果证明了所提方法的有效性和客观性,具有一定的理论意义和商业价值。

摘要： 目的:分析真实世界丹参川芎嗪注射液治疗脑血管疾病患者的临床用药特征。方法:对来源于全国21家三级甲等医院信息系统的4400例脑血管疾病患者,采用频数及关联规则分析方法对数据进行分析。结果:在使用丹参川芎嗪注射液治疗的脑血管疾病患者中,平均年龄67.62岁,男性居多(共2533例,占比62.95%),脑血管疾病西医诊断以脑梗死(共2501例,占比49.14%)最为常见,主要单种联合用药有乙酰水杨酸(共2479例,占比3.12%)、蛋白水解物(共1733例,占比2.18%)、阿托伐他汀(共1636例,占比2.06%),2种联合用药以银杏叶口服制剂+蛋白水解物最为常见;单种中药联合单种西药类别以活血化瘀剂+血液代用品和灌注液为主;单种中药联合2种西药类别以活血化瘀剂+心脏病治疗药+血液代用品和灌注液最常见;单种中药联合3种西药类别则以活血化瘀剂+心脏病治疗药+血液代用品和灌注液+口腔疾病治疗药最为常见。结论:丹参川芎嗪注射液的适用人群以中老年人居多,临床上常与活血化瘀剂、血液代用品和灌注液、心脏病治疗药、口腔疾病治疗药等联合使用,药物临床使用剂量与药物说明书存在出入,临床医生应谨慎对待,本研究为丹参川芎嗪注射液的临床使用提供参考依据。

摘要： 在大型火电机组实际运行中，如何提高运行经济性是电厂运行人员十分关心的一个问题，而要保证经济运行如何确定运行参数的最优值是关键，本文在传统确定参数基准值的方法的基础上应用关联规则分析方法来确定参数的基准值.

摘要： 随着在轨卫星数目的增加以及卫星在轨时间的增多，将产生越来越多的测控数据。如何有效的从数据中提取出卫星状态变化的信息，对于在轨卫星系统分析以及长期在轨管理具有重要的意义。数据挖掘技术的不断发展，为从海量的卫星测控数据中分析提取出有价值的知识提供了有效的理论和工具支持。本文首先简要介绍了数据挖掘技术的基本内容，然后结合卫星长期在轨管理的需求，对数据挖掘技术在卫星故障诊断及预测中的应用进行了研究，最后通过实际中的实例分析探讨了具体的应用。

摘要： 随着在轨卫星数目的增加以及卫星在轨时间的增多，将产生越来越多的测控数据。如何有效的从数据中提取出卫星状态变化的信息，对于在轨卫星系统分析以及长期在轨管理具有重要的意义。数据挖掘技术的不断发展，为从海量的卫星测控数据中分析提取出有价值的知识提供了有效的理论和工具支持。本文首先简要介绍了数据挖掘技术的基本内容，然后结合卫星长期在轨管理的需求，对数据挖掘技术在卫星故障诊断及预测中的应用进行了研究，最后通过实际中的实例分析探讨了具体的应用。

摘要： 随着在轨卫星数目的增加以及卫星在轨时间的增多，将产生越来越多的测控数据。如何有效的从数据中提取出卫星状态变化的信息，对于在轨卫星系统分析以及长期在轨管理具有重要的意义。数据挖掘技术的不断发展，为从海量的卫星测控数据中分析提取出有价值的知识提供了有效的理论和工具支持。本文首先简要介绍了数据挖掘技术的基本内容，然后结合卫星长期在轨管理的需求，对数据挖掘技术在卫星故障诊断及预测中的应用进行了研究，最后通过实际中的实例分析探讨了具体的应用。

摘要： 随着在轨卫星数目的增加以及卫星在轨时间的增多，将产生越来越多的测控数据。如何有效的从数据中提取出卫星状态变化的信息，对于在轨卫星系统分析以及长期在轨管理具有重要的意义。数据挖掘技术的不断发展，为从海量的卫星测控数据中分析提取出有价值的知识提供了有效的理论和工具支持。本文首先简要介绍了数据挖掘技术的基本内容，然后结合卫星长期在轨管理的需求，对数据挖掘技术在卫星故障诊断及预测中的应用进行了研究，最后通过实际中的实例分析探讨了具体的应用。

摘要： 本公开涉及使用一种或多种关联规则挖掘算法来挖掘含有由至少一种基于植物或动物的分子遗传标志物创建的特征的数据集，发现关联规则和使用由这些关联规则创建的特征来分类或预测。

摘要： 本发明公开了一种关联规则的挖掘方法,所述挖掘方法包括以下步骤:获取和扫描事务集，将所述事务集转化为多维数据立方体,并记录下整个事务集的长度；根据所述多维数据立方体得到1-项集和1-项频繁集；根据1-项频繁集得到k-项集和k-项频繁集,以及根据k-项频繁集得到k+1-项集和k+1-项频繁集，其中k为大于且等于2的正整数；根据1-项频繁集和k-项频繁集，产生1-项频繁集的所有子集和k-项频繁集的所有子集以生成所述事务集的关联规则。该方法能减少系统的运行时间。

摘要： 本公开涉及使用一种或多种关联规则挖掘算法来挖掘含有由至少一种基于植物或动物的分子遗传标志物创建的特征的数据集，发现关联规则和使用由这些关联规则创建的特征来分类或预测。

摘要： 本发明涉及电压暂降预测分析技术领域，且公开了基于多维多层关联规则的电压暂降预测分析方法，包括以下步骤：S1、输入系统结构、系统阻抗、线路长度、线路阻抗系数、线路的保护鉴定参数和线路的故障概率分布；S2、指定敏感负荷位置，并设定其允许的最小的电压，根据最小电压幅值计算每条线路的临界距离；S3、当超过线路长度时，则不考虑此线路，当不超过此线路时，是否采用平均值计算；S4、采用平均值计算，将临界距离连接呈电压暂降域。该基于多维多层关联规则的电压暂降预测分析方法，预测效率高，且结果精确，可满足电压暂降的预测分析，与临界距离法预测电压暂降区域以及电压暂降频率相配合对比，使得预测结果更加精确。

摘要： 本发明公开了一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统。该方法包括：通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；根据所述关键风险因素，进行预防和管控。本发明基于真实的院内感染数据，考虑多风险因素之间的相互影响，将关联规则挖掘和复杂网络相结合确定关键风险因素，从而进行有效的预防和管控。

摘要： 本发明公开了一种基于关联规则与聚类的二次系统信息故障分析方法，属于电力系统变电站二次系统评估技术领域，首先，利用Apriori算法遍历二次系统报文信息和故障装置信息数据集，挖掘其中的关联性，提取出报文信息和二次系统故障装置的关联规则，实现二次系统故障诊断，然后，对提取出的关联规则进行k‑means聚类，并得到最合适的类别数量，为变电站工作人员提供技术指导。本发明利用变电站二次系统海量信息及其结构特性，建立变电站二次系统逻辑回路模型及分析方法，提高了二次系统故障诊断的速度和准确性。

摘要： 本发明公开了一种高维度大数据的关联规则分析方法、分析装置及存储介质，所述方法包括：获取高维度大数据；对所述高维度大数据进行预处理，获得预处理后大数据；基于所述预处理后大数据确定多个频繁项集；计算确定每个所述频繁项集的置信度；基于所述置信度确定所述高维度大数据的关联规则。通过在对高维度大数据进行关联规则分析时，首先进行降维优化处理，然后对频繁项集的置信度进行评估和分析，从而精确确定高维度大数据的关联规则，提高了分析效率和分析精确性。

摘要： 本发明公开了一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，通过选取目标指标和相关指标，并挖掘关联规则，再通过提升度的计算分析该关联规则是否为有意义的规则，可以绕开暂时无法用理论说清的问题，从电力系统运行中的数据出发，来发现数据之间定量的规则。采用关联规则分析的方法同样可以根据电力系统当前的运行状态，对可能发生的故障进行预警，是构建智能电网道路上不可或缺的方法。

摘要： 本发明涉及网络运维技术领域，尤其涉及一种多维网络指标的关联规则分析方法、设备和存储介质。多维网络指标的关联规则分析方法包括：对获取到的指标数据进行映射，获取数据序列；对所述数据序列进行关联规则挖掘，获取预先选取的目标指标的关联指标集，其中，所述关联指标集是与所述目标指标具有关联关系的网络指标组成的集合；获取所述关联指标集中的每一个指标与所述目标指标的相关系数；根据所述相关系数进行分析，获取所述目标指标的关联结果。应用在网络运维的过程中，达到对关联规则挖掘直接获取的频繁项集进一步分析，确定网络指标关联关系的强度，获取网络指标的强关联关系的目的。

摘要： 本发明涉及一种基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法，包括步骤：根据实际业务需要，剔除无效数据并提取出关键数据；基于关键数据，遍历关键数据的全部寻源单条目，形成涵盖全部供应商关系的网络，并生成无向图；以各个无向图的节点作为独立的社区，计算模块度。本发明的有益效果是：通过数据挖掘的方式，建立了可靠的供应商紧密关系识别审计方法，对企业的采招历史数据进行分析，识别其团组社区并获得其内部关系结构，发现供应商间紧密关系。筛选结果精准度较高，覆盖范围较广，极大地缩短了排查时间，审计人员可以将精力主要集中在筛选出的疑似围标团伙名单，能够大幅提升审计的覆盖面，提高围标团伙发现率，降低审计风险。