关联规则
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关联规则和动态关联规则简介
本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。
数据挖掘
5
2024-04-30
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。
数据挖掘
2
2024-05-19
挖掘多层关联规则
挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如：
牛奶 → 面包 [20%, 60%]
酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]
数据挖掘
2
2024-05-25
Apriori关联规则算法
Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。
数据挖掘
2
2024-05-25
关联规则分析简介
关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。
数据挖掘
2
2024-05-27
加权负关联规则挖掘
针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。
DB2
5
2024-04-30
关联规则观察-WEKA教程
在WEKA中观察关联规则，以发现项目集之间的联系和依赖关系。
Hadoop
2
2024-05-12
关联规则挖掘——Sequential Patterns
关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！
数据挖掘
3
2024-05-13
关联规则思维导图
关联规则思维导图
算法与数据结构
3
2024-05-20
关联规则挖掘示例解析
以关联规则 A C 为例，深入解读其支持度和置信度：
支持度 (Support): 衡量规则 A C 在所有交易中出现的频率。
计算公式：support(A C) = support({A, C}) = 50%
解读：意味着在所有交易中，同时包含 A 和 C 的交易占 50%。
置信度 (Confidence): 衡量在包含 A 的交易中，也包含 C 的交易的比例。
计算公式：confidence(A C) = support({A, C}) / support({A}) = 66.6%
解读：意味着在所有包含 A 的交易中，有 66.6% 的交易也包含 C。
Apriori 算法原理：
Apriori 算法基于一个关键思想：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
示例应用：
最小支持度： 50%
最小置信度： 50%
算法与数据结构
3
2024-05-23