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2017-10-08 16:54:00
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关联规则 1 关联规则 关联规则挖掘的目的是在数据项目中找出所有的并发关系，除了基本Aprioris算法，还有一些常用的改进算法，例如多最小支持度的关联规则挖掘，分类关联规则挖掘。 Aprioris算法基于演绎原理（或称为向下封闭属性）来高效地产生所有频繁项目集。算法基于逐级搜索的思想，它采用多轮搜... ...
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2017-09-30 13:19:32
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第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法，它不能够用于发现关联规则。FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树，然后从FP树上发现频繁项集。 FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快，一般能够提高两 ...
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2017-09-10 17:36:04
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一、简介 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，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。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。例如著名的购物篮问题。 二、结合应用分析 1、购物篮问题：顾客在买了某种商品时也会买另一种商品。例如下面这些关联： ...
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2017-08-30 15:42:29
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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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（参考文献来自An Efficient Approach for Maintaining Association Rules based on Adjusting FP-tree Structure Jia-Ling Koh and Shui-Feng Shieh Department of Inf ...
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2017-08-15 17:19:40
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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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一、什么时候需要关联 1.关联的含义 关联的含义A（correlation）：在脚本回放过程中，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 ...
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2017-08-09 21:08:38
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。 第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。 基本任务还是得记一下： 1分类与预测。（有点像量化，股票交易） 2聚类分析（） 3关联规则（） 4时序模式（） 5偏差检测（） 关于定义挖掘目标，就是什 ...
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2017-08-07 13:37:11
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Frequent Pattern Tree（频繁模式树）是Jiawei Han在2004年的文章《Mining Frequent Patterns without Candidate Generation 》中提出的。————————————————————————————————————————— ...
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2017-08-04 12:50:19
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