Apriori算法是基于Apriori定律： 1、如果一个集合是频繁项集，则它的所有子集都是频繁项集。 2、如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集。 Apriori是由a priori合并而来的，它的意思是后面的是在前面的基础上推出来的，即先验推导，怎么个先验法，其实就是二级频繁项集 ...
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2017-08-18 15:18:46
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适用场合 Apriori算法包含两部分内容：1，发现频繁项集 2，挖掘关联规则。 通俗地解释一下，就是这个意思：1.发现哪些项目常常同时出现 2.挖掘这些常常出现的项目是否存在“如果A那么B”的关系。 举个例子：网店购物订单常常会出现这样一种情况：那就是某几种物品常常一起买。比如锅和铲子、手机和手机 ...
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2017-08-13 17:36:27
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给定交易数据集，FP增长的第一步是计算项目频率并识别频繁项目。与为同样目的设计的类似Apriori的算法不同，FP增长的第二步使用后缀树（FP-tree）结构来编码事务，而不会显式生成候选集，生成的代价通常很高。第二步之后，可以从FP树中提取频繁项集。 ...
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2017-08-10 17:06:28
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Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2017-07-23 12:37:54
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第六章51、关联规则的挖掘的两个过程1、找出所有的频繁项集2、由频繁项集产生强关联规则52、频繁项集挖掘方法 1、Apriori算法 2、挖掘频繁项集的模式增长方法 3、使用垂直数据格式挖掘频繁项集53、提高Apriori算法的效率 1、基于散列的技术 2、事务压缩 3、划分 4、抽样 5、动态项集 ...
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2017-06-29 23:48:45
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Apriori算法是一种最有影响的挖掘 0-1 布尔关联规则频繁项集的算法。这种算法利用了频繁项集性质的先验知识（因此叫做priori）。Apriori使用了自底向上的实现方式（如果集合 I 不是频繁项集，那么包含 I 的更大的集合也不可能是频繁项集），k – 1 项集用于探索 k 项集。首先，找出 ...
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2017-06-13 12:54:29
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关联规则的定义：关联规则是数据挖掘的一个重要课题，用于从大数据中挖掘有价值的数据项之间的相关关系，意图寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。（比如啤酒与尿布的关系） 有三种方法： 1.Apriori 2.FP-Growth 3.Eclat 实例： ...
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2017-05-30 22:01:59
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个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息： 热点信息或商品 用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等 用户历史浏览或行为 ...
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2017-05-25 00:12:07
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本文參考韩家炜《数据挖掘-概念与技术》一书第六章，前提条件要理解 apriori算法。 另外一篇写得较好的文章在此推荐： http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.实验数据集： user2items.csv ...
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2017-05-23 10:18:03
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Apriori算法原理一：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的，如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。 Apriori算法原理二：如果某条规则并不满足最小可信度要求，那么该规则的所有子集也不会满足最小可信度要求。 注：若所有项集为树形结构，子集是上一层，超集是下一层。 ...
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2017-05-15 14:08:19
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