导读:本文包含了规则体可视化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:规则,数据,超图,相似性,热点,土方,高血压。
规则体可视化论文文献综述
李晓泽,孙国强,周奕,吕强,胡红濮[1]（2019）在《知识驱动下临床指南可视化模型的构建流程及规则：以高血压为例》一文中研究指出临床指南知识库是研发临床决策支持系统的基础,本文以高血压为例,介绍了知识驱动下临床指南可视化模型的研究基础、总体架构、基本原则,并结合高血压人群筛查、心血管风险分层子程序分析了相应构建流程及规则。知识驱动下临床指南可视化模型实现了文本形式临床指南知识的数字化及可视化,可客观并真实地还原临床指南中的临床思维,并为临床决策支持系统中临床指南知识库的开发、利用及模型构建提供参考。(本文来源于《实用心脑肺血管病杂志》期刊2019年09期）
魏壮宇,蔡红霞[2]（2018）在《大数据下基于关联规则算法的民机质量数据分析可视化》一文中研究指出民机产业不同于一般的制造业,对装配制造过程中的质量提出了极其严格的要求。其复杂的操作流程必然会产生大量的质量数据。随着时代的推移,累积的质量数据正在以指数级的速度进行增长。数据挖掘技术的不断发展以及大数据可视化技术的不断完善为我们对海量的民机质量数据分析可视化提供了一个新的方向。本文完成大数据下基于关联规则算法的民机质量数据可视化的设计与实施。实践表明,民机质量数据分析可视化能够有效地展现海量质量数据中的潜在规律。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2018年04期）
张彬杰[3]（2018）在《新闻热点可视化研究》一文中研究指出在大数据时代,热点事件的发生、发展和高潮、消亡越来越快速,信息流动和存储的速度量级呈几何倍增长,信息流形式呈多样性、非结构性趋势。对于新闻数据来说,由于报道的媒体的多样化以及新闻自身的特点,过去的文本表达方法在适应性上显得捉襟见肘。基于此,本文在新闻文本背景下对“新闻文本获取-新闻文本处理-新闻文本表达”流程进行规范化处理并对其所涉及的算法进行适应性优化。本文以新闻事件所涉及新闻文本为研究对象,在以设计出符合新闻特点的文本可视化的目的上,依据新闻特点对关键词提取算法和关联分析算法以及网络布局等进行适应性优化,并将关联分析与网络结构可视化等算法模型结合起来,提出来一整套符合新闻特点的文本可视化流程。本论文的贡献主要体现在以下几个方面:1.本研究围绕新闻热点可视化,规范了一套从新闻文本处理到新闻热点可视化的流程。2.在过程中,根据新闻文本的特点,分别就关键词抽取和网络可视化布局以及关联规则等进行了适应性改进,提出了基于词语主题影响力的TextRank关键词抽取算法和基于word2vec算法的关联规则分析方法,使其更能适应于新闻文本的表达。3.本研究以提出运用关联分析与网络结构相结合的方法表达新闻信息,能够更精确地反映出关键词之间的相互作用及语义之间的关联,从而给新闻热点的迁徙提供很好地线索。将2017年第一季度房地产新闻数据进行应用,对论文提出的文本新闻表达的处理流程与传统方法进行比较。最终得到的可视化也验证了本文提出的方法的有效性。(本文来源于《厦门大学》期刊2018-04-01）
易黎,胡雅萌,彭艳兵[4]（2017）在《探索关联规则可视化的结构化关联映射图》一文中研究指出对于大量的高维度的交易数据,利用关联规则进行数据挖掘,用户难以进行解释和利用。主要两个原因:常规关联规则挖掘算法可产生大量关联规则;一些关联规则可部分重迭。若用户能自主选择,在关联规则挖掘中所使用的相关项集,则可解决该问题。提出一种新的视觉探索工具,结构化关联映射图,使用户能够以视觉方式找到相关项集的组。该方法使用健康检查结果数据集进行验证,并且实验结果表明具有最高2×2规则贡献的和值的结构化关联映射图有助于显着减少关联分析的复杂性,并且能够集中于搜索空间的特定区域关联规则挖掘,同时避免不相关的关联规则。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2017年12期）
高琳[5]（2017）在《基于超图的关联规则可视化方法》一文中研究指出数据可视化是数据分析的重要研究方向,在交通、医疗、教育、商务网站、社区、通信等领域广泛应用。数据可视分析旨在以可视交互界面为基础,将人的感知和认知能力融入到数据处理过程中,人脑智能与机器智能优势互补,以获得对数据的洞察力。关联规则挖掘能够从数据中提取有用的、新颖的、属性间存在的有趣的频繁模式或相关关系。对关联规则结果进行可视化,能够使关联分析的结果直观易懂。然而,传统的关联规则可视化方法存在缺乏多模式关联规则展现形式、无法展示关联规则的内部信息以及分布情况等问题,需进一步研究关联规则可视化方法。论文基于超图、超边的相关理论知识,研究基于超图的关联规则可视化方法,设计并实现用户可参与的关联规则挖掘及可视化集成原型系统。首先,阅读国内外可视化相关文献,系统分析超图可视化、频繁项集可视化、关联规则可视化研究现状;其次,详细阐述数据可视分析技术,同时分别概述数据挖掘、可视化、人机交互基本概念以及相关技术;然后,基于超图的相关理论与知识,提出基于无向超边的频繁项集可视化算法和基于有向超边的关联规则可视化算法;最后,基于提出的可视化算法,设计关联规则挖掘及可视化集成原型系统,同时应用于某省全员人口数据集。实验结果表明,所提出的可视化方法具有良好的展示效果。本文的主要工作:1)阐述数据可视分析技术整理数据可视化国内外相关文献,阐述数据可视分析理论知识与技术。首先,根据超图、频繁项集、关联规则可视化文献,总结超图可视化、频繁项集可视化、关联规则可视化研究现状;然后,详细介绍数据可视分析3个主要构成部分:数据挖掘、人机交互、可视化相关技术,为后续研究提供理论基础。2)提出基于超图的频繁项集、关联规则可视化算法针对传统的关联规则可视化方法缺乏多模式关联规则展现形式、无法展示关联规则的内部信息以及分布情况、属性值重要程度突出不明显等问题,提出了基于超图的频繁项集、关联规则可视化算法。首先,基于超图、无向超边的定义及可视化方法,设计基于超图的频繁项集表示模型;结合“圆锥体”布局结构,提出基于超图的频繁项集可视化算法;然后,基于有向超边的定义,给出BF规则图的定义,根据关联规则模式的不同,设计一对一、一对多、多对一、多对多四种模式的关联规则可视化模型;结合“沙漏形”布局结构,提出基于超图的关联规则可视化算法。3)实现基于超图的关联规则挖掘及可视化集成原型系统基于2)提出的可视化算法,结合3D技术和人机交互技术,实现基于超图的关联规则挖掘及可视化集成原型系统。并将系统应用于某省全员人口数据集,展示挖掘出的频繁项集与关联规则。实验结果表明,与传统的频繁项集、关联规则可视化方法相比,论文所提出的可视化方法具有良好的展示效果。(本文来源于《河北师范大学》期刊2017-03-14）
王碧颖[6]（2017）在《用于k-匿名数据的关联规则集化简与可视化技术》一文中研究指出随着互联网的快速发展,网络逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。人们在享受网络带来便利的同时,也在网络应用的服务器上留下了大量的个人生活、消费、习惯等信息,而这些信息极有可能包含那些人们不愿意泄露的个人隐私信息。随着人们隐私保护意识的提高,隐私泄露问题也越来越受到人们的重视。通过不断的发展和完善,k-匿名隐私保护模型已经逐渐成为数据发布者可信赖的隐私保护模型,网络上也将会涌现出越来越多的k-匿名数据。k-匿名数据作为一种特殊的不确定性数据,是通过泛化树对精确数据进行泛化而得到的,因此使得k-匿名数据的关联规则挖掘结果集不同于传统的确定数据的关联规则集。k-匿名数据关联规则的挖掘无论是基于等概率展开等概率可能世界,还是通过了解泛化值的特征直接进行关联规则挖掘,得到的关联规则结果集均包含与k-匿名数据形式相同的关联项。若将关联规则的泛化值还原到确定的值域空间,需要通过大量的计算实现,会导致用户的等待时间增加,极其不利于用户的体验。与此同时,如若原始数据量增加,则关联规则结果集也将随之逐渐增大;且由于关联规则自身复杂的特性,即生成的关联规则包含项目的个数不确定,每条关联规则还有两个重要参数支持度和置信度,从而使得用户想要在大量关联规则集中探索发现自己感兴趣的关联规则变得越来越困难。因此,如何帮助用户有效的探索和研究关联规则结果集是一个亟待解决的问题。目前,经过众多学者研究发现,在人类的视觉神经系统的帮助下,信息图形化的表达能够给人们提供一种更好的获取和寻找信息的方式。因此,运用可视化技术对庞大而复杂的关联规则进行可视化将是帮助用户实现对关联规则结果集研究和学习的有效方法之一。本文通过学习k-匿名数据的关联规则集和可视化技术,提出并实现了基于矩阵的关联规则3d可视化系统,用于帮助用户探索和研究确定化后的k-匿名数据关联规则。该系统所使用的可视化技术采用的是新型的基于矩阵的可视化技术,该技术使用规则-项目的映射代替了传统的项目-项目的映射,通过规则-项目映射将原始的关联规则结果集转化为能够直接进行可视化表达的数据形式,该技术可以有效的解决含有多个前项的关联规则的可视化重迭问题;同时,基于对蕴含相同右边项集的关联规则的左边不同项目的重要性的考虑,本文提出一种应用于确定化后的k-匿名数据关联规则集的化简的方法。该方法通过研究确定化后的k-匿名数据关联规则的右边项集,将属于同一组的关联规则进行归并,同时为新生成的关联规则的项目指派权重。实验证明,通过这种归并方法可以有效的化简确定化后的k-匿名数据关联规则结果集,并且可以帮助用户比较确定化后的k-匿名数据关联规则左边项目的重要性。此外,本文研究的基于矩阵的关联规则3d可视化系统提供了简单实用的交互功能,包括对确定化后的k-匿名数据关联规则的支持度、置信度和权重的排序和过滤,对叁维矩阵可视化图形的缩放和旋转以及与可视化图形实时交互并展示更详细的信息等。这些交互功能的实现帮助用户从不同的角度深入的探索确定化后的k-匿名数据关联规则结果集。最后,通过参考可视化系统的评估和软件测试的方法,对整个系统的功能进行讨论。结果表明,本系统可以有效的解决可视化技术导致的图形重迭问题,并且能够清晰的解释确定化后的k-匿名数据关联规则包含的全部项目之间的关系,以及两个重要参数支持度和置信度。(本文来源于《东华大学》期刊2017-01-01）
王琢[7]（2016）在《基于K-means的关联规则聚类分析与可视化》一文中研究指出关联规则是数据挖掘的主要研究内容之一,并已广泛地应用在市场营销、零售等众多领域。然而针对高维海量数据集,尤其当支持度和置信度阈值太低时,将生成大量冗余和相似的关联规则,对关联规则的理解和实际应用造成了较多困难。本文采用K-means思想,对关联规则聚类算法与恒星光谱关联规则聚类簇的可视化方法进行了研究,主要成果如下:(1)给出了一种基于K-means的关联规则聚类算法。该算法首先重新定义了冗余关联规则,并给出了一种删除冗余关联规则的方法;然后根据关联规则前件与后件的结构特性,定义了一种新的规则间相似性度量;其次采用最大叁角形方法选取聚类的初始点,并利用K-means思想,对删除冗余后的关联规则进行聚类分析,将相似的关联规则归为一类;最后采用恒星光谱数据和人工数据集,实验验证该算法能够帮助用户快速地找到有用的关联规则。(2)给出了一种基于平行坐标的恒星光谱关联规则簇可视化方法。该方法首先根据恒星光谱关联规则簇中的属性,对属性维(横坐标)进行定义;然后根据各属性的特征个数对属性区间(纵坐标)定义;其次,采用刷技术、增减维数来显示特定维数或者特定属性时的规律。最后,采用恒星光谱关联规则聚类集进行可视化,实验验证该方法有效地提高了关联规则的可理解性。(本文来源于《太原科技大学》期刊2016-05-18）
滕松,黄灿波,朱镇波[8]（2016）在《基于非规则设计面的土方计算及叁维可视化方法》一文中研究指出针对实际土方工程中南方CASS无法解决的非规则设计面土方计算问题,讨论了在AutoCAD及Surfer软件平台下实现基于非规则设计面的土方计算及叁维可视化方法。结合工程实例进行了分析与比较,具有一定参考价值。(本文来源于《现代测绘》期刊2016年02期）
何鹏,徐光柱,雷帮军,冯德鸿,杨继全[9]（2015）在《一种基于规则约束的传染病传播过程可视化仿真模型》一文中研究指出计算机仿真技术是研究传染病传播趋势的一种有效方法。本文首先分析了已有传染病传播趋势仿真模型的优缺点,并针对这些方法存在的问题提出了一种面向个体的基于规则约束的传染病传播可视化仿真模型,同时分析讨论了其在传染病传播仿真中的优势。接着利用该模型对H1N1传播趋势进行了可视化模拟仿真。仿真结果显示,本文所提出的面向个体基于规则约束的可视化仿真模型能够在一定程度上预测传染病传播趋势,同时具有较好的个体属性可控性及仿真过程可视化功能。(本文来源于《系统仿真技术及其应用（第16卷）》期刊2015-08-09）
张凯[10]（2015）在《基于规则的Android嵌入式程序可视化开发的研究》一文中研究指出移动互联网在最近几年中发展特别迅速,越来越多人加入APP生活。在智能手机操作系统中Android手机操作系统备受关注,越来越多的开发者致力于Android嵌入式应用程序的开发。在移动终端程序的开发过程中有许多移动终端程序的界面开发可借助于界面开发工具。对于Android嵌入式应用程序的开发,多数开发者选择主流的Eclipse作为开发Android程序的开发工具,虽然在Eclipse开发工具中提供了界面开发的功能,但是由于其操作不灵敏,设计过程效率低而并未被大多数开发者所使用。同时,目前存在Android可视化开发工具并不具有生成Android嵌入式程序业务代码及框架结构的功能。为了解决Android嵌入式可视化开发及代码自动生成问题,在分析可视化开发工具的需求以及深入研究了Android嵌入式应用程序结构框架和工程文件之后,本文提出了一种基于规则的Android嵌入式程序可视化开发方法。该方法论述了Android嵌入式应用程序界面的布局问题,定义了布局与组件之间的约束规则,根据它们之间的约束规则生成界面框架,此界面框架将用于指导Android嵌入式XML界面代码的生成。在界面框架的指导下结合界面XML生成规则,实现了界面XML文件代码的递归生成,提高了生成效率。同时定义了Android组件对象、事件处理规则以及用于储存java代码块的代码存储规则。在Java文件生成规则的约束指导下,最终生成Android嵌入式Java文件代码。最后通过批处理程序将文件进行编译、打包、签名等操作后生成可执行的.apk程序。开发者只需要拖拽相应组件,设置属性,点击对应生成按钮就可以开发Android嵌入式应用程序,提高了Android应用程序的开发效率,降低了开发难度。(本文来源于《哈尔滨商业大学》期刊2015-06-01）
规则体可视化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
民机产业不同于一般的制造业,对装配制造过程中的质量提出了极其严格的要求。其复杂的操作流程必然会产生大量的质量数据。随着时代的推移,累积的质量数据正在以指数级的速度进行增长。数据挖掘技术的不断发展以及大数据可视化技术的不断完善为我们对海量的民机质量数据分析可视化提供了一个新的方向。本文完成大数据下基于关联规则算法的民机质量数据可视化的设计与实施。实践表明,民机质量数据分析可视化能够有效地展现海量质量数据中的潜在规律。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
规则体可视化论文参考文献
[1].李晓泽,孙国强,周奕,吕强,胡红濮.知识驱动下临床指南可视化模型的构建流程及规则：以高血压为例[J].实用心脑肺血管病杂志.2019
[2].魏壮宇,蔡红霞.大数据下基于关联规则算法的民机质量数据分析可视化[J].计量与测试技术.2018
[3].张彬杰.新闻热点可视化研究[D].厦门大学.2018
[4].易黎,胡雅萌,彭艳兵.探索关联规则可视化的结构化关联映射图[J].计算机应用与软件.2017
[5].高琳.基于超图的关联规则可视化方法[D].河北师范大学.2017
[6].王碧颖.用于k-匿名数据的关联规则集化简与可视化技术[D].东华大学.2017
[7].王琢.基于K-means的关联规则聚类分析与可视化[D].太原科技大学.2016
[8].滕松,黄灿波,朱镇波.基于非规则设计面的土方计算及叁维可视化方法[J].现代测绘.2016
[9].何鹏,徐光柱,雷帮军,冯德鸿,杨继全.一种基于规则约束的传染病传播过程可视化仿真模型[C].系统仿真技术及其应用（第16卷）.2015
[10].张凯.基于规则的Android嵌入式程序可视化开发的研究[D].哈尔滨商业大学.2015
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