Oracle热门精品资源总览132项资料清单与下载

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数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程，其中关联规则挖掘是重要分支。关联规则挖掘关注在大型事务数据库中寻找变量间的有趣关系，即“关联规则”。这些规则揭示不同商品、事件或现象间的潜在联系，对商业决策、市场分析及个性化推荐至关重要。关联规则挖掘最早源于超市交易数据分析，如顾客购买商品A时通常也购买商品B。这种洞察力可优化商品布局、提升销售效率，协助广告商精准定位目标受众，提高广告效果。数学上，关联规则挖掘定义为：设商品集合I={a1,a2,...,am}，交易数据库DB={T1,T2,...,Tn}，X→Y（X,Y是I的子集，X、Y不相交）是一条规则，顾客购买X同时购买Y。支持度（Support）反映规则普遍性，置信度（Confidence）反映规则可靠性。挖掘包括识别满足支持度的频繁模式及生成关联规则，常用算法有Apriori、Partition等。

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数据结构包括逻辑结构和存储结构两大类，涵盖线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）、以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构则描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的节点动态分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作定义了每种数据结构的插入、删除、查找、更新和遍历等操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法方面，包括算法设计原则、特性（输入、输出、有穷性、确定性和可行性）以及各类算法的分类如排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法等。算法分析通过数学方法评估其时间复杂度和空间复杂度，帮助理解程序内部工作原理并优化软件系统的效率。