Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法，算法的思想主要就是使用一种称为逐层搜索的迭代方法，K项集用于探索（K+1）项集。算法的伪代码如下：（具体实现正在进行中……）输入：D：事务数据库min_sup：最小支持度阈值输出：L，D中的频繁项集方法：L1=find_frequent_1-items...
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2015-01-13 21:12:18
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转自这里Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于 两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规 则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。由Agrawal等人提出的Apriori是经典的关联规则和频繁项集挖掘算法...
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2014-12-23 21:09:23
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提到数据挖掘，我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事，该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为，关联分析针对离散数据；
常见关联规则：
关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】
支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；
置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋，需设定域值，来限定规则的...
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2014-12-23 12:34:32
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Flexbox规范版本众多，浏览器对此语法支持度也各有不同，接下来的内容以最新语法版本为例向大家展示：（接上一节）5.Flex项目移到左边flex项目称动到左边或右边也取决于主轴的方向。如果flex-direction设置为row，设置justify-content控制方向；如果设置为column，...
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2014-12-11 12:05:58
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Apriori算法是一个容易理解，逻辑简单，代码容易编写的一个大数据频繁项集查找的算法。
设最小支持度计数为3 即个数要大于等于3的才是频繁项
如图1--原始数据库 计数得到图2--每个东西的个数 则得到图3的频繁一项
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2014-12-10 21:18:59
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FP_Gwoth算法是一种不生成候选集从而寻找频繁项集的算法，主要基于树结构：包含一个一棵FP_Tree和一个项头表，每个项通过一个结点链指向它在树中出现的位置。基本结构如下所示。需要注意的是项头表需要按照支持度递减排序，在FP_Tree（有后缀的也成条件FP_Tree）中高支持度的节点只能是低支持度节点的祖先节点。这样一来可以保证尽可能的共用祖先节点，更重要的是保证正确性。...
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2014-12-08 19:38:23
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Apriori算法优点：易编码实现缺点：在大数据集上可能较慢适用数据类型：数值型或者标称型算法过程:关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思的关系的任务，这里的有意思的关系有两种：频繁项集（frequent item sets）或关联规则（association rules）。支持度（support...
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2014-12-08 02:00:55
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VS2012中对C#的支持度非常好，不管是编写方便程度（不需要插件就能高亮代码及代码自动提示功能），还对MFC的一些功能优化很多。 我们可以修改两个工程文件来把VS2012的工程文件一直到VS2010中去。 首先当然是修改解决方案文件（.sln文件）。 使用记事本打开，把里面的Microsoft V...
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2014-11-24 22:12:23
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说明：参考Mahout FP算法相关相关源码。算法工程可以在下载：（只是单机版的实现，并没有MapReduce的代码）使用FP关联规则算法计算置信度基于下面的思路：1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出所有的频繁项集及其支持度；这里需要注意，这里是输出所有的频繁项集，并没有把频繁项集合并，所以需要修改FP树的相关代码，在某些步骤把所有的频繁项集输出；（ps：参考Mahout的FP树单机版的实现，...
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2014-11-19 15:58:12
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好久没发表文章了。心血来潮，简单的介绍下这次工作中的问题。项目中运用了Petapoco，可是petapoco对存储过程的支持不够好。或者说对于某些特殊场景，petapoco的sql支持度有限。比如rowcount， 比如传入的字符创是{'1','2'}因为我的项目是老系统改造，老系统很多奇怪的sq....
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2014-11-14 19:38:55
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