权重信息不完全的多属性决策的灰色关联分析法，卫贵武，，针对属性权重信息不完全且属性值确定的多属性决策问题，提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

ZoomEye+V2 基础安全

关联分析：FP-Growth算法

用于关联分析，获得分子标记与性状之间的关系，为找到目标基因提供最基本的定位信息。

基于威胁同源关联分析模型，需对威胁情报中心进行优化，内置威胁同源关联分析算法，以支撑相关分析工作。基于情报的威胁同源关联分析技术核心在于对威胁源的标签化画像。对看似不同源的多个安全威胁，通过画像标签的深度关联，来挖掘和判断其之间的关联关系，实现不同威胁线索的串联。

8.1 理解关联规则分析 下面通过餐饮企业中的一个实际情景引出关联规则的概念。客户在餐厅点餐时，面对菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速找到满意的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯、菜品的荤素和口味，有些菜品之间是相互关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系（负关联），这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数据挖掘发现客户点餐的规则，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个菜品的订单时推荐相关联的菜品，引导客户消费，提高顾客的就餐体验和餐饮企业的业绩水平。 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的牛奶就有可能增加超市整体的利润。 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。

目前 ，医治疗一般都是采用，医辨证的原则 结合临床医师的从医 经验和医学指南进行诊断 然而此方法也存在一定的缺陷。 原始数据情况 患者信息属性说明 患者信息数据 初步分析: 针对乳腺癌患者 可运用，医截断疗法进行治疗 在辨病的基础上围绕 各个病程的特殊证候先证而治型； 依据医学指南 将乳腺癌辨证统一化 为六种证型。且患者在围手术期 、围化疗期、围放疗期和内分泌治疗期等各个病程阶段 基本都会出现 特定的临床症状。 通过关联规则算法 挖掘各，医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。探 索不同分期阶段的三阴乳腺癌患者的，医证素分布规律 以及截断病变 发展、先期干预的治疗思路 指导三阴乳腺癌的，医临床治疗。

电能的大容量、长距离输送，主要 依靠架空线路，它们长期暴露于大气环 境之中，易受雷电、台风、暴雨、覆冰、山火等气象灾害的影响而导致故障。 台风、雷电等极端自然灾害在短时间内 会造成电网的多个设备故障，加上潮流 的转移、保护装置拒、误动的推波助澜，进—步加剧相继开断，甚至造成大面 积停电。 1)台风 广东平均每年有4~5个台风经过，是受台风灾害较严重的地区之—。台风 通过极大的风压和暴雨直接摧毁输电杆塔、输电线和风电场，或引发输电线不 规则舞动，或刮倒树木，刮起异物造成断线或短路，其影响与台风强度、路径 、输电线走向及地形等因素有关。 2)雷电 雷电是造成输电线路跳闸的主要原因。雷电通过机械、热力和电磁效应影 响电力系统：机械效应劈裂或倒塌建筑架构；热力效应熔化导体或热爆避雷针 ；电磁效应通过冲击过电压引起绝缘闪络或击穿，干扰电力通信。落雷密度与 雷电强度、潮热程度及地形环境有关。 3)风偏放电 在强风或跑线风的作用下，绝缘子串向杆塔方向倾斜，减小了导线与杆塔 的空气间隙，当距离不能满足绝缘强度要求时就会发生放电，称为风偏放电。 输电线路风偏跳闸是影响输电线路安全稳定运行的主要原因之—。 4)暴雨 暴雨会影响电气设备绝缘，导致盗套管发生雨闪。其闪络电压与降雨强度 、雨水电阻率及降雨间歇性有关。高盐分的暴雨破坏性更大，而强风进—步增 加对电气设备密封的威胁，雨洪、泥石流和城市内滂会损害低洼处的电力设施 ，特别是跨河沟及滑坡体上的杆塔。 5)……

就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题： 客户在餐厅点餐时，面对菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速找到满意 的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。 实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯、菜品的莹素 和口味，有些菜品之间是相互关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系 （负关联）。这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数 据挖掘发现客户点餐的规则，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个 菜品的订单时推荐相关联的菜品，引导客户消费，提高顾客的就餐体验和 餐饮企业的业绩水平。 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同 的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物 习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购 买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能 会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一 条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项 。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的 牛奶就有可能增加超市整体的利润。 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集 中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。