在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上，与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ），在本系列已经发布的文章中我们已经讨...
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2016-12-06 14:36:55
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最近看了关联算法中的Apriori没看懂，这次看了一些论文总算看懂了，不过还是没能够自己实现。在github搜到一些代码看，看的不很懂，这里先贴上（当中有自己加的注释），有时间再补充研究。 输出： ...
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2016-12-03 20:35:30
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1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 2 <KNOWNLADGESYSTEM> name="设备风险知识系统"> 3 <FKU name='设备风险知识系统'hastarget='false'> 4 <FKU name='隐患类别'hastarget='t ...
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2016-11-28 23:13:47
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一、背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出，是数据挖掘的一个重要研究领域， 其目的是发现数据集中有用的频繁模式。 静态关联规则挖掘，是在固定数据集和支持度下，发现数据集中的频繁项集，如 Apriori、FP-Growth、Ecalt等。现实问题中，多数时 ...
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2016-11-25 17:05:53
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Apriori: 其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。 Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分 ...
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2016-10-09 14:11:21
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Apiroi算法在Hadoop MapReduce上的实现 输入格式： 一行为一个Bucket 输出格式： <item1,item2,...itemK, frequency> 代码： ...
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2016-09-28 01:51:57
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经典的关联规则挖掘算法Apriori和FP-growth，在大数据或者海量数据面前，由于候选集和生成的FP树大而无法存储到内存，同时也由于算法本身单机的特点，决定了它串行处理数据的方式，这在效率上很难满足大数据处理的要求，数据迁移到平台需要传输和转储，在大数据面前，也是一大难题。 一般而言"关联规则 ...
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2016-09-02 13:19:32
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一. 概念 关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则（association rule）或频繁项集的形式表示。 项集：在关联分析中，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。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一 ...
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2016-08-16 22:00:15
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关联规则模型 关联规则模型的特点：就是从大量随机发生的并发时间中，找到强关联的现象，使得在某事件发生的前提下，另一事件的发生具有很高的概率，并且是一种具有业务意义的强规则。 关联规则：Apriori算法、FP树频集算法。 一个关联规则是形如X=》Y的蕴含式，这里X属于I，Y属于I，并且X与Y的交集为 ...
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2016-08-16 10:34:43
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一、前言 在学习The Apriori algorithm算法时，参考了多篇博客和一篇论文，尽管这些都是很优秀的文章，但是并没有一篇文章详解了算法的整个流程，故整理多篇文章，并加入自己的一些注解，有了下面的文章。大部分应该是copy各篇博客和翻译了论文的重要知识。 关联规则的目的在于在一个数据集中找 ...
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2016-06-09 20:56:07
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