在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。
首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，现实生活中，比如超市购物时，顾客购买记录常常隐含着很多关联规则，比如购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本，利用这些规则，商场人员可以很...
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2014-10-08 18:24:35
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一、概念 关联规则挖掘：从食物数据库、关系数据库等大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性。 关联规则的兴趣度度量：support、confidence K-项集：包含K个项的集合 项集的频率：包含项集的事务数 频繁项集：如果项集的频率大于最小支持度*事务总数，则该项集成...
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2014-10-02 16:33:23
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在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。
首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，现实生活中，比如超市购物时，顾客购买记录常常隐含着很多关联规则，比如购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本，利用这些规则，商场人员可以很...
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2014-09-25 20:36:57
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一、什么是关联关联（correlation）：脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，已变量的形式替换录制时的静态值，从而向服务器发出正确的请求，这种动态获得服务器响应内容的方法被称作关联。也是把脚本中某些写死的数据...
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2014-09-24 19:07:57
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Apriori算法也属于无监督学习，它强调的是“从数据X中能够发现什么”。从大规模的数据集中寻找物品之间隐含关系被称为关联分析或者称为关联规则学习。这里的主要问题在于，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需的计算代价很高，蛮力搜索并不能解决这个问题。因此此处介绍使用Apriorio算法来解决上述问题。
1：简单概念描述
(1) 频繁项集：指经常出现在一块的物品的...
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2014-09-09 20:11:19
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SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，本文将详细介绍如何在SAS/EM模块中进行关联规则数据挖掘，使用的软件版本是SAS 9.1.3下的Enterprise Miner 4.3:从SAS顶端的【解决方案(S)】菜单下调出企业数据挖掘（也可以通过在命令行输入miner）：SAS/EM的初始界面如下：接...
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2014-08-26 11:32:46
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基于storm的online-ar算法（基于youtube视频推荐算法）...
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2014-08-08 18:11:16
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向量空间模型 (或者 词组向量模型) 作为向量的标识符（比如索引），是一个用来表示文本文件的代数模型。它应用于信息过滤、信息检索、索引以及关联规则。SMART是第一个使用这个模型的信息检索系统。
文档和查询都用向量来表示。
每一维都相当于是一个独立的词组。如果这个术语出现在了文档中，那它在向量中的值就非零。已经有很多不同的方法来计算这些值，这些值...
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2014-08-06 19:24:42
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一、关联规则中的频繁模式 关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出：【频繁模式】：Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships）....
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2014-08-06 01:34:20
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