基于Java技术的关联规则可视化新方法及实现
《计算机应用与软件》核心期刊征稿处
《计算机应用与软件》核心期刊征稿处主管单位：上海科学院主办单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发出版地方：上海快捷分类：计算机国际刊号：1000-386X国内刊号：31-1260/TP邮发代号：4-379创刊时间：1984发行周期：月刊期刊开本：A4下单时间：1-3个月业务类型：杂志征订计算机应用与软件杂志简介《计算机应用与软件》创刊于1984年，由上海市计算技术研究所和上海计算机软件技术开发中心共同主办，是全国中文核心期刊（2011）、上海市计算机学会会刊，并已纳入《中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）》、《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》、《万方数据—数字化期刊群全文收录期刊》、《中文科技期刊数据库（全文版）收录期刊》、《中国科学引文数据库来源期刊》、美国《剑桥科学文摘》收录期刊、美国《乌利希国际期刊指南》等数据库收录。
投稿联系天天论文职编辑扣2014148452《计算机应用与软件》主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生、计算机爱好者。
致力于创办以创新、准确、实用为特色，突出综述性、科学性、实用性，及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊，为国内计算机同行提供学术交流的平台。
《计算机应用与软件》注重刊登反映计算机应用和软件技术开发应用方面的新理论、新方法、新技术以及创新应用的文章。
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计算机应用与软件栏目设置最新技术动态、综述、专家论坛、基金项目论文、学位论文、软件与数据库技术研究、应用技术与研究、网络与通信、图像处理与应用、多媒体技术应用、人工智能与识别、嵌入式软件与应用、算法、安全技术、信息技术交流及其他相关内容目录实际复杂约束条件下多星区域覆盖优化算法章登义;王争;蔡波;一种基于Java平台的近红外光谱实时分析系统设计与开发林晏清;胡澍芃;刘晶;范爽;基于NMEA 0183的GPS设备轨迹恢复方法石凯;徐明;徐建;郑宁;基于虚拟DOM的Web前端性能优化研究戴志诚;程劲草;基于K-最短路径的大规模函数调用关系分析张晶晶;石剑君;高玉金;计卫星;基于词向量的微博话题发现方法李帅彬;李亚星;冯旭鹏;刘利军;黄青松;基于序列标注算法比较的医学文献风险事件抽取研究喻鑫;张矩;邱武松;王飞;基于SVR预测的可逆数据库水印技术龙晓泉;探索关联规则可视化的结构化关联映射图易黎;胡雅萌;彭艳兵;投稿联系编辑扣3070266983基于知识抽取的软件问答网站搜索优化设计梁仁华;彭鑫;Zhenchang Xing;赵文耘;一种基于GIS的铁路设备维修路线规划方法曹朋朋;张晶晶;许志强;乔俊杰;用户QoS需求导向的服务演化选择策略杨真谛;秦江龙;李彤;韩煦;藏传宇;陈长赓;基于Anylogic的道路交通堵塞仿真研究马生涛;余雷;杨杰;康缘;基于伪随机阵列和正弦光栅的结构光标定王静强;刘桂华;赵碧霞;王玉玫;基于EMR的乳腺肿瘤知识图谱构建研究崔洁;陈德华;乐嘉锦;铁道平交道口智能综合交通监控系统设计应用韦炜;陈宁;赵朋轩;黄一中;有轨电车动态限界计算软件设计与实现杨宇;张济民;耿跃;。
关联规则挖掘Apriori算法的优化及Java实现
［ 键 词 ］关联 规 则 ； ｒ ｒ算 法 ； 关 Ａｐｉ ｉ ｏ ＵＭＬ； ｖ Ｊ ａ实现 ； 捷 设 计 原 则 ａ 敏
［ 中图分类号 ］Ｔ ３ １４ Ｐ ０ ．
［ 献标识码］Ａ 文
［ 章编号］１ ０ —２ ０ （０ ８ ０ —０ １ —０ 文 ０ ９ １２ ２ ０ ｌ２ ０ ９ ４
，０ 日 、 日 、 ＿ 。 、 、 、
【 摘
要 ］关联 规 则 模 型 在 数 据 挖 掘 中被 广 泛 应 用 ． 章 就 关 联 规 则 中经 典 的 Ａ ｒ ｒ算 法 、 化 过 程 以及 采 用 敏 捷 文 ｐｉ ｉ ｏ 优
设 计 原 则设 计 算 法 的 ｕＭＬ类 图 和 Ｊ ｖ ａ ａ实现 过 程 进 行 了研 究 ．
２ Ａｐｉｒ算法 及 其优 化 ｏｉ ｒ
Ａｐｉ ｉ ｒ ｒ 算法 在发 现 规 则 领 域 具 有 很 大 影 响 力 ．算 法 名 源 于 算 法 使 用 了 频 繁 项 集 性 质 的 先 验 ｏ
（ ｒ ｒ的知识 ． ｒ ｒ算法将 发 现关 联规 则 的过程 分 为两 个步 骤 ： Ｐｉ ） ｏ Ａｐｉ ｉ ｏ 第一 步通过 迭 代 ， 检索 出 事务数 据 库 中的所 有频 繁项 集 ， 即支持 度不 低 于用 户设 定 的阀值 的 项集 ； 二步 利用 频繁 项集 构造 出满足用 户最 小 第 信任度的规则 ． 构成潜在频繁项集所遵循的原则是“ 频繁项集 的子集必为频繁项集” 非频繁项集的 和“ 超集 一定是 非频 繁 的” 具体 的 实现过 程 为 ： ． １ 通 过 单趟 扫描数 据库 Ｄ计 算 出各 个 １项集 的支 持 度 ， ） 从而 得到频 繁 １ 集 构成 的集 合 Ｌ。 项 ． ２ ）连接 步 ： 为了产 生频 繁 点 项集构 成 的集 合 Ｌ ， 先 生成 一个潜 在 频繁 点 集 的集 合 预 项
电子商务系统分析与设计课后习题答案
电子商务系统分析与设计课后习题答案(总14页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第一章一、单选1、C2、B3、C4、B5、B6、C7、A8、A9、A 10、B二、多选1、ABCD2、ABCD3、ABCD4、ABC5、ABC6、ABCD7、ABC8、ABD9、ABD 10、ABD三、判断1、对2、错3、对4、错5、错6、错7、错8、对9、错 10、对四、简答1、企业商务活动的基本特征是什么P3(1) 从事商品交换的活动。
（2）涉及商品的交换、买卖和再分配，包含商品物理上的位移过程。
2、电子商务系统与传统的EDP、MIS、DSS有什么异同P14相同点：都是计算机系统，在某些开发技术上有一定的共同之处。
差异：（1）从系统功能上分析：EDP主要涉及与企业生产相关的事务，MIS 主要服务于企业的管理层面，DSS主要针对企业决策过程中面临的一些半结构化或者非结构化的问题。
而电子商务系统不仅支持企业内部的生产与管理，而且支持企业通过Internet进行的商务活动。
（2）从信息系统服务的范围及对象分析，传统信息系统主要服务于企业内部特定客户，而电子商务系统服务对象不仅包括企业内部管理人员，还包括企业客户和合作伙伴。
（3）技术角度，电子商务系统基于浏览器-服务器结构，使用一些新技术。
3、电子商务系统的发展过程分为哪几个阶段各有什么特点P15（1）电子商务系统的酝酿阶段。
特点：企业全面利用现代信息技术，建立企业内部的生产及管理系统。
（2）电子商务系统的雏形阶段。
特点：本阶段的信息系统一般都是基于WWW服务器进行开发，功能和系统结构都比较简单。
（3）电子商务系统的发展阶段。
特点：系统与企业内部的信息系统形成一个整体，电子商务系统的逻辑结构呈现出清晰的层次结构，CA中心、支付网关的建立使在线交易具备了安全的环境。
4、电子商务系统的生命周期具有哪些特点P24（1）电子商务系统作为一类信息系统，其生命周期也包括系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、运行维护管理与评估这样几个阶段。
人工智能机器学习技术练习(习题卷16)
人工智能机器学习技术练习(习题卷16)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下,指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)specificityC)recall答案:C解析:2.[单选题]强化学习属于()的一种A)无监督学习B)机器学习C)监督学习答案:B解析:3.[单选题]OpenCV提供图像文件读写的模块是()。
A)coreB)imgcodecsC)imgprocD)highgui答案:B解析:4.[单选题](__)就是把已知物体的模板与图像中所有未知物体进行比较，如果某一未知物体与该模板匹配，则该物体被检测出来，并被认为是与模板相同的物体。
A)统计法B)句法识别法C)神经网络法D)模板匹配法答案:D解析:5.[单选题]数据科学是一门以实现“从数据到信息”“从数据到知识”“从数据到智慧”的转化为主要研究目的，以“数据驱动”“数据业务化”“数据洞见”“数据产品研发”为主要研究任务的( )。
A)新兴科学B)交叉性学科C)独立学科D)一整套知识体系答案:C解析:6.[单选题]（）是一门以可视交互为基础,综合运用图形学、数据挖掘和人机交互等技术等多个学科领域的知识,以实现C)数据可视化D)信息可视化答案:B解析:7.[单选题]阅读以下文字:假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。
现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置。
A)除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练B)对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层C)使用新的数据集重新训练模型D)所有答案均不对答案:B解析:8.[单选题]知识图谱是由( )演化而来。
本科毕业论文-基于Java Web的高校排课系统的设计与实现(终稿 )
密级：NANCHANG UNIVERSITY学士学位论文THESIS OF BACHELOR（2010—2014年）题目基于Java Web的高校排课系统的设计与实现学院：信息工程学院系信管系专业班级：学生姓名：学号：指导教师：职称：起讫日期：2014.2.16—2014.5.30基于Java Web排课系统的设计与实现摘要排课问题是一个NP完全问题,是一个多约束的、多目标的组合优化问题。
而传统的手工排课的方式，不仅繁琐、极易出错，而且不能全面地考虑对教学资源的合理利用。
因此，设计一个能够根据约束条件，自动安排课程的智能排课系统，是现在高校教务管理的迫切需求。
本文通过对排课系统的分析，阐述了基于Java Web平台下的排课系统的Web 解决方案。
本系统采用了B/S结构，采用了基于JSP Model2的MVC设计模式，大大简化了系统开发的困难。
本文选用了遗传算法来解决排课问题，阐述了遗传算法的基本原理与算法流程，以及在排课问题中的具体实现。
关键词：排课系统；MVC；JSP Model2 ；Java WebCourse Arrangement System Design andImplementation Based on WebAbstractCourse timetabling problem is a NP complete problem, and is a combinatorial optimization problem with a variety of constraints and a multiobjective optimization. the traditional manual method , is not only tedious and error-prone, and can not fully take the reasonable use of the teaching resources into consideration. Therefore, designing a course arrangement system that can arrange the course arrangement automatically according to the constraints is the urgent demand of university educational administration management now.Through the analysis of the curriculum arrangement system, this paper expounds the web solutions of curriculum arrangement system based on Java Web platform . This system adopts B/S structure, and using the MVC design pattern based on JSP Model2,greatly simplifying the difficulties of system development. This paper use genetic algorithm to solve the course timetabling problem, and expounds the basic principle of genetic algorithm , the algorithm flow, and the concrete implementation in the problem.Keyword: Course Arrangement System；MVC；JSP Model2；Java Web目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 国内外发展现状 (1)1.3 本文的研究目标 (2)第二章相关开发技术 (3)2.1 网络结构 (3)2.2 JSP技术 (3)2.3 MVC模式介绍 (5)2.4本章小结 (6)第三章排课系统分析与设计 (7)3.1 排课系统需求分析 (7)3.2 排课系统功能架构分析 (9)3.3 数据库设计 (12)第四章排课系统算法设计 (18)4.1 遗传算法介绍 (18)4.2 排课系统算法设计 (19)4. 3 本章小结 (26)第五章排课系统实现与测试 (27)5.1登录模块实现与测试 (27)5.2 基本信息管理模块实现与测试 (28)5.3 手动排课模块实现与测试 (29)5.4 自动排课模块实现与测试 (30)5.5 课表查询模块实现实现与测试 (30)5.6 本章小结 (31)第六章总结与展望 (32)6.1 总结 (32)6.2 展望 (32)参考文献 (33)致谢 (35)第一章绪论1.1 课题背景与意义随着我国在校大学生人数快速增长，教学资源相对紧缺，合理安排课程变得尤为重要。
软件技术专业毕业论文参考选题
软件技术专业毕业论文选题1、多媒体远程教学课件系统中Flash 技术及其应用2、Internet 环境中远程教学系统的网络安全问题3、多媒体课件中交互性的实现4、网络教学系统的分析与设计5、计算机病毒的预防技术探讨6、一个网络调查统计系统7、实用课件制作方法的探讨8、CAI 课件的设计与实现9、电子银行防火墙研究10、浅谈SQL 和SQL Server 2000应用11、谈校园网安全访问控制体系12、C/S 与B/S 的特点比较13、图书馆信息管理系统的设计与实现14、中国电子商务如何与国际接轨分析15、电子商务与企业竞争力16、关于发展我国电子政务的思考17、电子商务与企业信息化18、关于加快发展中国网络银行的思考19、电子商务在证券业中的应用20、电子商务网站的建设及规划21、购物网站的设计22、网上订购平台的设计23、防火墙的应用研究24、操作系统的安全研究25、数据库系统的安全研究.26、计算机病毒防治新趋势27、入侵检测系统应用研究28、信息传输加密研究29、信息存储加密研究30、电子支付技术研究31、电子商务安全问题32、B to B 、B to C、C to C 模式探讨33、各大专院校教学管理数据库的设计与开发;34、企业生产、销售管理数据库的设计与开发;35、各事业单位管理数据库的设计与开发；36、大学校园网的设计与开发;37、网络软件的开发和研究；38、网络各种硬件的研制与开发；39、网络理论的研究；40、网络在商业中的应用；41、网络在自动检测、临控系统中的应用；42、网络在交通管理中的应用；43、网络在安全保卫系统中的应用；44、局域网、城域网的设计与开发；45、网络在银行管理系统中的应用；46、网络在新技术、新发明管理中的应用；47、网络在图书、资料管理系统中的应用；48、网络在各类保险系统中的应用。
49、实时性远程答疑系统50、图书馆管理系统51、基于WWW 的协同式CAI 软件的Java 实现52、数据加密技术53、项解加密技术概念、加密方法以及应用54、基于Client/Server 的课件系统的设计与实现55、SQL Server 2000 全文检索技术56、基于B/S 体系结构开发应用系统57、项目管理在软件中的应用58、ASP 制作学生档案管理系统59、ASP。
计算机专业毕业设计题目大全
计算机专业毕业设计题目大全计算机专业毕业设计题目大全一、系统集成类1、基于J2EE的电子商务系统设计与实现2、基于SOA的企业级应用架构研究与实现3、基于Oracle数据库的ERP系统设计与实现4、基于WebSphere的企业级应用平台设计与实现5、基于Ajax的交互式网站设计与实现二、网络工程类1、基于TCP/IP协议的网络安全防护系统的设计与实现2、基于云计算的分布式文件存储系统的设计与实现3、基于CDN的网络安全检测系统的设计与实现4、基于IPSec的虚拟专用网络系统的设计与实现5、基于P2P技术的网络流量分析系统的设计与实现三、数据库类1、基于关系型数据库系统的数据仓库设计与实现2、基于NoSQL数据库系统的分布式文件存储系统的设计与实现3、基于Oracle数据库系统的数据挖掘系统的设计与实现4、基于MySQL的数据库优化与性能调优5、基于MongoDB的文档数据库设计与实现四、信息安全类1、基于入侵检测系统的网络安全防护系统的设计与实现2、基于加密技术的数据传输系统的设计与实现3、基于数字证书的身份认证系统的设计与实现4、基于蜜罐技术的网络安全监控系统的设计与实现5、基于安全审计的事件响应系统的设计与实现五、软件开发类1、基于Java Web技术的在线购物网站的设计与实现2、基于.计算机专业论文题目_大全计算机专业论文题目_大全随着计算机技术的飞速发展，计算机专业成为了当今社会最受欢迎的学科之一。
在计算机专业领域中，有许多不同的研究方向和课题，下面是一些计算机专业论文题目的示例，供大家参考和学习。
1、计算机视觉与机器学习1、基于深度学习的目标检测算法研究2、面向对象的图像识别系统设计3、基于强化学习的机器学习算法优化2、人工智能与自然语言处理1、基于神经网络的自然语言理解研究2、基于知识的专家系统设计与实现3、面向智能家居的人工智能应用研究3、计算机网络与安全1、基于云安全的加密算法研究与应用2、面向物联网的通信协议设计与优化3、基于漏洞扫描的网络安全性评估方法研究4、数据科学和大数据分析1、基于大数据的关联规则挖掘算法研究2、基于分布式系统的数据存储与查询优化3、面向金融领域的大数据分析与应用研究5、软件工程与系统设计1、基于面向对象技术的软件体系结构设计2、基于响应式设计的Web应用程序开发3、基于容器技术的云原生应用架构研究6、计算机图形学与虚拟现实1、基于虚拟现实技术的三维场景构建与研究2、基于光线追踪的实时渲染算法研究3、面向游戏开发的计算机图形学应用研究以上仅是一些计算机专业的研究方向和题目示例，实际上还有很多其他的研究领域和题目可供选择。
关联图的制作方法
关联图的制作方法关联图是一种用于展示事物之间关系的图表，它可以帮助我们更直观地理解事物之间的联系，对于数据分析、项目规划、知识管理等方面都有着重要的作用。
那么，如何制作一张清晰、直观的关联图呢？接下来，我们将介绍关联图的制作方法。
首先，选择合适的工具。
在制作关联图时，我们可以选择专业的数据可视化工具，如MindManager、Visio、Lucidchart等，也可以使用常见的办公软件，如Microsoft Office中的PowerPoint、Word、Excel等。
根据实际需求和个人熟悉程度，选择合适的工具非常重要。
其次，准备好数据。
在制作关联图之前，我们需要准备好相关的数据。
这些数据可以是文字描述、数字关联、甚至是图片、图表等形式。
确保数据的准确性和完整性，是制作关联图的重要前提。
接着，构建关联关系。
根据准备好的数据，我们可以开始构建关联关系。
将不同的事物之间的联系用线条、箭头、文字等方式连接起来，形成一个清晰的关联图。
在构建关联关系时，需要注意保持逻辑性和清晰度，避免出现混乱和繁杂的关系网。
然后，设计图表样式。
在构建关联图的过程中，我们可以根据实际需求设计图表的样式。
选择合适的颜色、字体、线条粗细等，使关联图看起来更加美观和易于理解。
同时，也可以根据不同的场景和目的，设计不同风格的关联图，以达到更好的展示效果。
最后，审查和修正。
在制作关联图完成后，我们需要进行审查和修正。
检查关联图是否准确反映了事物之间的关系，是否清晰易懂，是否符合实际需求。
根据审查的结果，对关联图进行必要的修正和优化，以确保其质量和有效性。
通过以上几个步骤，我们可以制作出一张清晰、直观的关联图。
关联图的制作不仅可以帮助我们更好地理解事物之间的关系，还可以提高工作效率，促进信息传递和沟通。
希望以上内容能够对您有所帮助，谢谢阅读！。
F P - g r o w t h 算 法 与 实 现
关联分析Apriori算法和FP-growth算法初探1. 关联分析是什么？Apriori和FP-growth算法是一种关联算法，属于无监督算法的一种，它们可以自动从数据中挖掘出潜在的关联关系。
例如经典的啤酒与尿布的故事。
下面我们用一个例子来切入本文对关联关系以及关联分析的讨论。
0x1：一个购物篮交易的例子许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的交易数据。
例如，超市的收银台每天都收集大量的顾客购物数据。
例如，下表给出了一个这种数据集的例子，我们通常称其为购物篮交易（market basket transaction)。
表中每一行对应一个交易，包含一个唯一标识TID和特定顾客购买的商品集合。
零售商对分析这些数据很感兴趣，以便了解其顾客的购买行为。
可以使用这种有价值的信息来支持各种商业中的实际应用，如市场促销，库存管理和顾客关系管理等等。
交易号码豆奶，莴苣莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜豆奶，尿布，葡萄酒，橙汁莴苣，豆奶，尿布，葡萄酒莴苣，豆奶，尿布，橙汁令是购物篮数据中所有项的集合，而是所有交易的集合。
包含0个或多个项的集合被称为项集（itemset）。
如果一个项集包含 k 个项，则称它为?k-项集。
显然，每个交易包含的项集都是 I 的子集。
接下来基于这个例子，我们来讨论都有哪些关联关系，以及如何发掘这些关联关系。
0x2：事物之间关联关系的两种抽象形式关联分析是在大规模数据集中寻找关联关系的任务。
这些关系可以有两种形式：频繁项集：频繁项集（frequent item sets）是经常出现在一块儿的物品的集合，它暗示了某些事物之间总是结伴或成对出现。
下面用一个例子来说明这两种概念：下图给出了某个杂货店的交易清单。
交易号码豆奶，莴苣莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜豆奶，尿布，葡萄酒，橙汁莴苣，豆奶，尿布，葡萄酒莴苣，豆奶，尿布，橙汁频繁项集是指那些经常出现在一起的商品集合，图中的集合{葡萄酒,尿布,豆奶}就是频繁项集的一个例子；从这个数据集中也可以找到诸如“尿布-葡萄酒”的关联规则，即如果有人买了尿布，那么他很可能也会买葡萄酒。
drools 可视化编排规则
drools 可视化编排规则Drools 是一个基于Java的规则引擎，它提供了一种可视化编排规则的方式，使得规则的管理和维护更加方便。
本文将介绍Drools的可视化编排规则的功能和使用方法。
一、Drools规则引擎简介Drools是一个开源的业务规则管理系统，它允许用户定义和管理规则，从而实现业务逻辑的灵活配置和动态调整。
Drools使用规则引擎来执行规则并产生结果，它能够快速地处理大量的数据，并根据已定义的规则进行决策和推理。
Drools规则引擎在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电信等。
二、Drools可视化编排规则的优势Drools的可视化编排规则功能使得规则的管理和维护更加直观和高效。
通过可视化界面，用户可以方便地创建、编辑和删除规则，而无需编写复杂的代码。
以下是Drools可视化编排规则的一些优势：1. 直观易用：Drools提供了一个直观的界面，用户可以通过拖拽、连接和配置规则的方式来编排规则。
无需编写复杂的代码，即可完成规则的定义和配置。
2. 高效可靠：Drools规则引擎采用了基于Rete算法的推理引擎，能够快速高效地处理大量的规则和数据。
同时，Drools还提供了丰富的规则语法和函数库，支持复杂的规则逻辑和计算。
3. 可扩展性强：Drools规则引擎支持自定义的规则模板和函数库，用户可以根据自己的需求扩展规则的功能和表达能力。
同时，Drools还支持与其他系统的集成，如数据库、Web服务等。
4. 规则重用性高：Drools规则引擎提供了规则的版本管理和共享功能，用户可以将规则定义为独立的模块，并在不同的应用中重用。
这样可以大大提高规则的复用性和维护性。
三、Drools可视化编排规则的使用方法下面将介绍一下Drools可视化编排规则的使用方法，包括规则的创建、编辑和删除等操作。
1. 创建规则：在Drools的可视化界面中，用户可以通过拖拽和连接的方式创建规则。
首先，用户需要选择一个规则节点，并将其拖拽到工作区。
数据挖掘中的关联规则可视化呈现方法
数据挖掘中的关联规则可视化呈现方法随着数据挖掘技术的快速发展和大数据时代的到来，关联规则作为一种重要的数据挖掘技术，被广泛应用于市场分析、推荐系统、网络安全等领域。
然而，大量的关联规则往往给用户带来困扰，因为这些规则的数量庞大且难以理解。
因此，开发一种可视化呈现方法成为了解释和传达关联规则的重要手段。
可视化是以图形的方式来展示数据和信息的方法，它能够使人类更加直观地理解和解释数据。
在数据挖掘中，关联规则可视化呈现方法的主要目标是通过图形化的方式展示关联规则的特征和关系，帮助用户更好地理解数据中的关联模式。
一种常见的关联规则可视化呈现方法是使用散点图。
散点图能够直观地展示关联规则的相关性，并帮助用户发现潜在的关联规律。
在散点图中，每个点代表一个规则，点的位置表示规则的支持度和置信度，点的颜色、形状或大小可以表示其他属性，如规则的重要程度或频率。
通过观察散点图，用户可以快速定位和比较不同的关联规则，从而帮助他们做出更准确的决策。
除了散点图，矩形树图也是一种常用的关联规则可视化呈现方法。
矩形树图通过层次结构的方式展示关联规则，将关联规则分层次地显示出来。
每个矩形表示一个规则，矩形的大小表示规则的支持度或置信度，矩形的颜色或形状则表示其他属性。
用户可以通过展开和折叠矩形来查看详细的关联规则信息，从而更好地理解数据中的关联模式。
矩形树图的优势在于能够同时呈现大量的关联规则，并且可以动态交互，让用户根据自己的需求灵活地探索数据。
此外，关联规则网络图也是一种常用的可视化呈现方法。
关联规则网络图通过节点和边的方式展示关联规则之间的关系。
每个节点代表一个规则，节点的大小和颜色表示规则的属性，边代表规则之间的关系强度。
通过观察网络图，用户可以发现规则之间的相似性和差异性，分析规则的共享和冲突关系。
关联规则网络图能够帮助用户深入理解规则之间的复杂关系，发现隐藏在数据中的模式，并且可以根据用户的选择进行过滤和排序。
在关联规则可视化呈现方法的开发过程中，需要考虑用户的需求和使用场景。
数据挖掘中的关联规则算法实现详解
数据挖掘中的关联规则算法实现详解数据挖掘在当今信息化快速发展的时代扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，为决策和预测提供有力的支持。
在数据挖掘算法中，关联规则是一种重要的方法，可以用来发现数据中的关联关系。
本文将详细介绍关联规则算法的实现原理和步骤。
首先，我们需要了解关联规则算法的基本概念。
关联规则是一种形如“A->B”的规则，表示当出现项集A时，会经常出现项集B。
其中，项集是由若干个属性组成的集合。
关联规则算法的主要目标是发现具有足够支持度和置信度的规则。
关联规则算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：在进行关联规则挖掘之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗和数据转换两个步骤。
数据清洗的目的是删除错误、缺失或重复的数据，以保证数据的质量。
数据转换的目的是将原始数据转换为适合关联规则算法处理的形式。
2. 大项集的生成：在关联规则挖掘中，我们首先需要生成一些候选的大项集。
大项集是频繁项集的超集，即包含频繁项集的项集。
生成大项集的方法有两种：基于Apriori算法和基于FP-Growth算法。
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过迭代生成候选项集并利用支持度进行剪枝，最终得到频繁项集。
而FP-Growth算法则利用FP树的数据结构可以更高效地挖掘频繁项集。
3. 频繁项集的挖掘：在生成了大项集之后，我们需要从中挖掘频繁项集。
频繁项集是在数据集中出现的次数达到预先设定的最小支持度阈值的项集。
频繁项集的挖掘可以通过扫描数据集并统计项集的出现次数来实现。
4. 关联规则的生成：在获得了频繁项集之后，我们可以使用频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成通过对频繁项集进行组合和剪枝来实现。
具体地，我们可以从一个频繁项集中生成不同的子集，并计算其置信度。
如果置信度满足预先设定的阈值，则将该规则加入到最终的关联规则集合中。
5. 关联规则的评估和选择：在生成了一系列关联规则之后，我们需要对其进行评估和选择。
实现可视化的方法
实现可视化的方法要实现可视化的方法，我们首先需要明确可视化的目的和数据的特点以及可视化工具的选择。
接下来，我将依次介绍可视化的步骤、常用的可视化方法和工具，并结合实际案例进行说明。
一、可视化的步骤可视化的步骤可以概括为数据准备、可视化设计、可视化实现和结果解读四个阶段。
1. 数据准备：首先需要对要可视化的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
如果数据量较大，可以考虑使用数据处理工具（如Python的Pandas库）进行数据清洗和转换。
2. 可视化设计：在设计可视化图表时，需要注意选择合适的图表类型和形式，以准确传达数据的含义。
同时，还需要考虑图表的标题、坐标轴标签、颜色和图例等元素，以改善可读性和吸引力。
3. 可视化实现：选择合适的可视化工具进行实现，常见的有Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具不仅提供了丰富的可视化图表类型，还支持交互式操作和数据联动，使得数据探索变得更加方便。
4. 结果解读：最后，根据可视化结果进行数据分析和解读。
通过对图表的观察和对比，可以得出关于数据趋势、异常值和相关关系等方面的结论，为决策提供支持。
二、常用的可视化方法在可视化的过程中，根据不同的数据类型和目的，可以选择不同的可视化方法。
常见的可视化方法包括：1. 柱状图：适用于展示不同类别的数据之间的比较。
例如，可以使用柱状图展示销售额按月份的分布情况。
2. 折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势。
例如，可以使用折线图展示股票价格的变化情况。
3. 散点图：适用于展示两个变量之间的关系。
例如，可以使用散点图展示年龄和收入之间的相关关系。
4. 饼图：适用于展示数据的相对比例。
例如，可以使用饼图展示不同国家的人口构成比例。
5. 热力图：适用于展示数据的密度和相关性。
例如，可以使用热力图展示不同地区的人口密度情况。
6. 地图：适用于展示地理相关的数据。
例如，可以使用地图展示不同城市的人口分布情况。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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大数据挖掘技术练习(习题卷12)
大数据挖掘技术练习(习题卷12)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]如果一个分类模型经训练后，能在训练集上达到 99%的准确率，但在测试集上仅能达到 75%左右，这说明（ ）A)欠拟合B)过拟合C)正常现象D)模型选择不合适答案:B解析:2.[单选题]下列选项中，正确定义了一个字典的是（ ）A)a=['a',1,'b',2,'c',3]B)b=('a',1,'b',2,'c',3)C)c={'a',1,'b',2,'c',3}D)d{'a':1,'b':2,'c':3}答案:D解析:3.[单选题]sklearn库中提供（）实现KNN算法A)k-NearerNeighborClassifierB)KNeighborsClassifierC)KNeighborClassifierD)k-NearestNeighborsClassifier答案:B解析:4.[单选题]统计档案表中学生来自多少个城市,下面SQL语句正确的是______。
A)SELCET SUM(DISTINCT 家庭住址) FROM 档案表;B)SELCET DISTINCT 家庭住址 FROM 档案表;C)SELCET COUNT(家庭住址) FROM 档案表;D)SELCET COUNT(DISTINCT 家庭住址) FROM 档案表 ;答案:D解析:5.[单选题]在人工智能研究领域中，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善的研究分支学科叫（）A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别答案:B解析:C)functionD)class答案:A解析:7.[单选题]SQL语句中进行空值运算时,需要用到的短语是______。
数据可视化的设计与实现
数据可视化的设计与实现随着大数据技术的不断发展，数据可视化也逐渐成为了一个非常重要的领域。
数据可视化是指将数据转化为易于理解的图表、地图、仪表盘等形式，以便于人们理解和分析。
为了实现数据可视化，需要借助于专业的设计软件和编程工具。
下面将结合实例介绍数据可视化的设计与实现。
1. 定义数据可视化需求在进行数据可视化设计之前，首先需要定义可视化的需求。
这包括要展示的数据内容、可视化的类型、目标受众等。
只有明确了这些需求，才能更好地进行数据可视化设计和实现。
例如，某企业需要展示一段时间内的销售数据情况，那么可视化需求就是需要展示销售数据的变化趋势。
为此，可选择折线图、柱状图等图表类型，这些类型可以很好地展示数据的变化趋势。
2. 数据获取及处理在进行数据可视化设计之前，需要先获取并处理好所需数据。
数据获取可以通过数据库、API接口等途径获取。
处理数据包括数据清洗、数据转化、数据筛选等操作。
例如，某企业需要展示销售数据的变化趋势，那么需要获取某一段时间内的销售数据，然后进行数据清洗、转化和筛选。
在这个过程中，可能需要使用像Python、R语言等编程工具进行数据分析和处理。
3. 可视化设计在确定了需求和获取并处理好数据后，就可以进行可视化设计。
可视化设计需要考虑多个方面，包括：3.1 设计原则在进行可视化设计时，需要考虑设计原则，例如色彩、构图、文字等方面。
这些原则可以帮助设计师创建一个易于理解且令人愉悦的可视化作品。
例如，设计师可以根据品牌色彩或受众喜好选择配色，以增强用户体验。
3.2 图表类型的选择在选择图表类型时需要考虑数据的特点和需求。
例如，如果需要展示两个或多个数据变量之间的相互关系，那么可以选择散点图或折线图。
如果需要展示不同类别或组之间的比较，可以选择柱状图或饼图。
3.3 图形交互功能尽管静态图表可以很好地呈现数据，但允许用户与图形交互的交互式可视化可以增强用户体验和理解。
例如，用户可以通过鼠标悬停，查看某个数据点的值，并与其他数据点进行比较。
第五章关联规则方法讲解
第五章关联规则方法讲解关联规则是数据挖掘中一种重要的模式挖掘方法，主要用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
在这篇文章中，我们将详细讲解关联规则方法的原理、应用和优化方法。
一、关联规则的原理关联规则是建立在频繁项集的基础上的，频繁项集是指在事务数据库中，经常一起出现的项的集合。
关联规则可以用来描述这些项之间的关系，通过分析这些关联规则，可以发现数据集中隐藏的关联性或规律。
关联规则的形式为“A->B”，表示项集A与项集B之间存在关系。
其中，A和B都是频繁项集。
关联规则的强度可以通过支持度和置信度来度量。
支持度表示项集出现的频率，置信度表示在A出现的情况下，B出现的概率。
二、关联规则方法的应用关联规则方法在各个领域都有广泛的应用，例如市场篮子分析、推荐系统、网络流量分析等。
在市场篮子分析中，关联规则可以用来发现商品之间的关联性，从而了解顾客的购买行为。
通过分析顾客购买的频繁项集，可以对商品进行组合销售、促销活动等。
在推荐系统中，关联规则可以用来为用户生成个性化的推荐结果。
通过分析用户的购买历史或点击行为，可以发现用户之间的共同兴趣或偏好，从而为用户推荐相似的商品或内容。
在网络流量分析中，关联规则可以用来发现网络攻击或异常行为。
通过分析网络流量中的频繁项集，可以发现不正常的网络行为模式，从而进行安全预警和防护。
三、关联规则方法的优化在实际应用中，由于数据量的庞大和计算的复杂性，关联规则方法也存在一些问题和挑战。
首先，频繁项集的生成是关联规则方法的关键步骤之一、传统的关联规则方法采用暴力的方式，由于计算复杂度的原因，往往只适用于小规模数据集。
针对这个问题，研究者提出了一些优化算法，如Apriori算法、FP-growth算法等，可以高效地生成频繁项集。
其次，关联规则方法存在大量的冗余规则。
传统的关联规则方法会生成大量的关联规则，其中很多规则是冗余的或不具有实际意义的。
为了从大量的关联规则中找出有效的规则，研究者提出了一些剪枝策略和评估方法，如基于兴趣度的剪枝、基于信息增益的评估等。
数据可视化的设计原则和实践
数据可视化的设计原则和实践随着数据时代的到来，数据的可视化成为了人们了解和理解数据的重要手段，也成为了数据分析的必要步骤。
数据可视化设计不仅要满足视觉上的美感，更要符合人类视觉和认知习惯，方便用户理解和处理数据。
本文将介绍数据可视化的设计原则和实践。
一、设计原则1. 精简原则设计数据可视化时，需要将数据的核心信息呈现出来，避免杂乱无章的信息呈现。
通过“削减”信息，用户可以更好地理解和记忆数据。
2. 易读原则可视化设计需要考虑到用户对信息的阅读和理解，应该采用易于阅读的字体、色彩和排版方式，避免过分繁琐和装饰化的设计，让用户以最低的认知负荷得到最多的信息。
3. 一致性原则为了实现数据的可视化效果，需要遵循一致性原则。
一致性原则可以让用户更好地理解和预测信息，并提高用户的满意度。
4. 简单性原则数据可视化的设计需要简洁明了，避免复杂的图表和混乱的信息呈现。
简单的设计可让用户更好地理解数据，并加深对数据的记忆和理解。
5. 呈现原则数据可视化的设计需要注意数据的呈现方式。
合理的呈现方式可以更好地展示数据的特点和规律，并让用户更好地理解和处理数据。
6. 色彩搭配原则色彩的搭配是数据可视化的关键。
合理的色彩搭配可以提高用户的阅读速度和理解能力，并让用户对数据产生更深的印象。
7. 可操作性原则数据可视化的设计需要支持用户与数据的交互，可以让用户自定义数据的呈现方式，提高数据的使用效率和用户的满意度。
二、实践案例1. 地图可视化地图可视化是一种基于地理位置信息的可视化方式，可以将数据呈现在地图上，并使用颜色、大小、形状等图形来展现数据。
地图可视化可以用来展示基于地理位置的数据，如人口分布、交通流量等。
2. 折线图与柱状图折线图和柱状图是数据可视化中最常用的图表类型，可以呈现数据的趋势和规律。
折线图适用于呈现数据的变化趋势，柱状图则适用于呈现数据的数量及其分布。
3. 雷达图雷达图可以用来呈现多个指标的数据，通过辐射状的图形来表示不同指标的数值。
Java GUI可视化编程
模块十建立GUIs模块十建立GUIs (1)1.抽象窗口工具包（AWT） (2)2.第三节建立图形用户界面 (3)2.1. 容器 (3)2.2. 定位组件 (3)2.3. 组件大小 (3)3.框架（Frames） (3)4. Panels (4)5.容器布局(Container Layout) (5)5.1. 布局管理器 (5)5.2. FlowLayout的一个简单例子 (6)6.布局管理器 (7)6.1. FlowLayout (7)6.2. BorderLayout (8)6.3. GridLayout (10)6.4. CardLayout (11)6.5. GridBag (13)7.创建面板及复杂布局 (13)8.练习：建立Java GUIs (15)8.1. 创建计算器GUI (15)8.2. 创建帐目GUI (15)8.3. 检查进步情况 (15)本模块为你介绍：使用AWT (抽象视窗工具包----建立GUIs的类包) 建立图形用户界面及其布局。
完成本模块学习时，你应该能够：-描述AWT包及其组件-描述Container、Component及Layout Manager等术语，以及它们如何在一起建立GUI-使用Layout Manager-使用Flow、Border、Gird及Card布局管理器来获得期望的动态布局-增加组件到Container-正确运用Frame及Panel容器-描述如何使用嵌套容器来完成复杂的布局-在Java软件程序中，标识如下内容：-容器-相关布局管理器-所有组件的布局层次1.抽象窗口工具包（AWT）AWT提供Java 小应用程序（applets）及应用程序中使用的基本GUI组件。
AWT为应用提供独立于机器的接口，这将保证基于AWT的软件具有跨平台可移植的能力。
在学AWT之前，简单回顾一下对象层次结构：超类是可以扩展的，它们的属性是可继承的。
而且，类可以是抽象的，也就是说，它们是子类的模板，子类可以具体实现它们。
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噪声数据 ， 也可以对数据进 行一个 大体 的分类。在数 据 的 分析过程 中 ， 用户可 以随时参与分 析 ， 如设 置合适 的 阈值 ，
也可 以形象地 了解 当前规则 的特征 。对于 最后挖 掘结果 ， 也可 以通过可视化技术 ， 使用户理解最终 的挖掘结果 ， 增强 了结果 的可信度 。本文提 出了一种新的关联规则 可视 化方 法 ＶＯ ＡＲ， 在 ＭｉｅＯｎ ｂ数据挖 掘系统上 进行 实现 ， Ｃ 并 ｎ ｒ Ｗｅ 完成 了从 预处理到挖掘结果的 图形化展示。
ｓ ａｉａｉｎ ｒｓ ｌｓｍｏ ｅｕ ｄ ｒｔｎ ａ ｌ ｄ ｔｕ ｔ ｒｈ ． ｕ ｌ ｔ ｅ ｕｔ ｒ ｎ ｅｓａ ｄ ｂｅａ ｒ ｓｗｏ ｔ ｙ ｚ ｏ ｎ
关键 词 ： 据 挖 掘 ； 联 规 则 ； 数 关 可视 化 ；ａ ａ Ｊｖ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎｎ ａ ｓ ｃａｉｎｒ ｌ ； ｉｕ ｌ ａｉｎ； ａ ａ ｙｗｏｄ ： ａａｍｉｉｇ；ｓ ｏ ｉｔ ｅ ｖｓ ａｉ ｔ Ｊ ｖ ｏ ｕ ｚ ｏ
摘
要： 本文分析 了关联规则的可视 化技 术 ， 出了关联规 则可视 化的一种新方 法 ｖ０ Ａ 提 Ｃ Ｒ。该方法解 决了关联规 则
文本挖掘结果晦涩难懂 的问题 ， 使挖 掘结果图形化 ， 强 了可理 解性 。利 用 Ｊｖ ３ Ｊ ｒｅ ｈ ｒ 等技术 实现 了从 预 处理到 增 ａ ａＤ、Ｆ ｅＣ ａｔ
基 于 Ｊｖ 技 术 的关 联 规 则 可 视 化 新 方 法及 实 现 ａａ
Ｒｅ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒＶ ｉｕ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ａｉ ｔｏ ｆａ Ｎ ｗ ｚ ｔ ｏ ｏ ｓ ａ ｉ ｎ ｈ ｚ
Ａｓ ｏ ｉｔ ｎ Ｒｕ ｅ ｓ ｄ ｏ ａＴｅ ｈ ｉｕ ｓ ｓ ｃａｉ ｌｓＢａ ｅ ｎ Ｊ ｖ ｃ ｎｑ ｅ ｏ ａ
最后挖掘结果 的关联规 则可视化 系统 。实验结果表 明， 系统利 用 ＶＯ ＡＲ方法能有 效地展 示大量高维复杂 的关联 规则 该 Ｃ
挖掘结果 ， 图形化结果更 易理解和可信 。 使
Ａｂ ｔａ ｔＴｈｓｐ ｐ ｒａ ａｙ ｅ ｈ ｉｕ ｌ ａ ｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆ ｓｏ ｉｔ ｎｒｌｓ ｉｔｏ ｕ ｅ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｎ ｌｓ ｓｔ ｅｖｓ ａｉ ｔｏ ｅｈ ｏｏ ｙｏ ｓ ｃａｉ ｕ ｅ ，ｎｒ ｄ ｃ ｓａｎ ｖ ｌ ｚ ａ ｏ ｍｅｈ ｄＶＯＣ Ａ ｗｈ ｃ Ｒ ｉｈ
ｒｓ ｌｅ ｎ ｒ ｂｅ ｎ ｎ ａ ｃ ｓｉｔｌｇｂｌ ｙ ｅ ｏｖ ｓ ｍａ ｙｐ ｏ ｌｍｓ ｄ ｅ ｈ ｎ ｅ ｅ ｉｉｉｔ．Ａ ｉ ａｉ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄＯｌ ０Ｃ ｓｉ ｌ ｎｅ ｉ ａ ａ Ｄ ａ ｎ ｌ ｉ ｖｓ ｌ ａｉ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｉ Ｖ ＡＲ ｉ ｍｐｅ ｕ ｚ ｏ ｍｅ ｔ ｗ ｔ Ｊ ｖ ３ ｄ ｈ
中图分类号 ： Ｐ ８ Ｔ １
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文 献标识码 ： Ａ
１ 引 言
时下 随着信息技术 的飞速 发展 ， 大量计 算机 数据 中 从 提取有用信息并总结 出潜在规律 已成为人们在信息 时代获 益的一种重要途径 ， 而关联 规则挖 掘就是这样 一种从 大量
数据 中提取或“ 掘” 挖 规则 的技术 。在实 际应用 系统 中 ， 关 联规则挖掘算法常常会产生大量而复杂的规则结果 。用传
是 目前关联规则挖 掘研究 的一个重要 组成部 分 ， 它可 以应
罗 建ｌ ， －晏 华
ＬＵＯ Ｊａ ￣ 。 ｉｎ ． ＹＡＮ Ｈｎ ｘ － ａ
（． １电子科技 大学计算 机科学与工程学院 ， 四川 成都 ６０５ ；． １０４ ２西华师范大学计算机学院 ， 四川 南 充 ６７０ ） ３０２
（ ．ｃ ｏｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃｅｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｆ ｌ ｔｏｉ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎ ｌ ｙ ｆ ｈｎ ， １ Ｓｈ ｏ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ ｒＳｉ ｅａ ｄＥ ｇｎｅｉ ， ｎｖ ｓ ｙｏ Ｅ ｅ ｒｎｃ Ｓｉ ｃ ｎ ｎ ｎ ｅ ｔ ｃ ｓ ｅ ｅｈ ｏ ｇ Ｃ ｉａ ｏ ｏ Ｃ ｅｇ ｕ６ ０ ５ ；．ｃ ｏｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅＣ ｉａＷ ｅｔ ｒ ａ ｎｖｒｉ ， ａｃ ｏ ｇ ３０ ２Ｃ ｉａ ｈ ｎｄ １ ０４ ２Ｓｈ ｍｐ ｔｒ ｉ ｃ ，ｈｎ ｓ Ｎｏ ｍ ｌ ｉ ｓ ｙ Ｎ ｈ ｎ ７ ０ ， ｈｎ ） ｏＣ Ｓｅ Ｕ ｅ ｔ ｎ ６
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计 算机 工程 与 科学
Ｃ ＯＭＰ ＵＴＥ Ｅ Ｒ ＮＧＩ Ｅ Ｉ ＮＥ Ｒ ＮＧ ＆ Ｓ Ｉ ＮＣ ＣＥ Ｅ
２０ ０ ８年第 ３ ０卷第 ｌ 期 １
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Ｖｏ． ０ Ｎｏ １ ， ０ ８ １３ ， ． １ ２ ０
文章编 号 ：０ ７１ ０ ２ ０ ） １０ ３—３ １ ０－ ３Ｘ（０ ８ １—０ １０
另外还有一些关联规则可视化技术如关联规则可视化系统crystalclear交互式马赛克图技术关联规则可视化新技术visar和动态分层多维可视化技术hddv323一种新的关联规则可视化方法vocar显然基于二维矩阵有向图和平行坐标的可视化技术均不适于显示大量关联规910否则界面会紊乱不堪
Ｃ ３１ ５ ／ Ｐ Ｎ４—２ ８ Ｔ
统 的文本显示方法 ， 往会使 用户在察 看和 阅读 时无从 下 往 手， 增加 了理解 的难 度 ， 也不 利于对 规则进 行交互 式操作 。 可视化技术充分 利用了图形和图像的表达能力以及人对于 色彩 和形状 的敏 锐感知 能力 ， 而使用户 可 以更 加方便并 从 深入地对挖掘结果进行观察 和分析 。关联规则挖掘可视化