布尔与定量关联

信息量是衡量信息多少的物理量。当先验概率高时，信息量较低；反之，信息量较高。比如，从一个口袋中抓球的例子可以说明信息量的概念。在决策树算法中，信息量的量化描述对于预测结果至关重要。

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

根据不同情况，对多相合金中的颗粒状第二相进行二值化、颗粒分割、孔洞填充以及滤波等图像预处理，得到离散的多目标黑白二值图像。为了统计分析多个颗粒，提出了多目标边界追踪算法，利用八连通边界追踪得到的每个颗粒的唯一标志点及其边界的Freeman码，从而获得第二相的体积分数、周长、面积、形状因子、平均自由程等特征参数。实验结果验证，该算法在离散多目标统计中表现出了实用性和有效性。

项目结构包括：资产目录query_history，保存以前的查询结果；股票历史数据存储在pref.txt和pref-timestamp.txt中；规则语法文件支持LALR（1）语言；libs目录提供必要的库文件；src目录包含项目的源代码；ssq.stock.analyser库提供股票评估和扫描方法；ssq.stock.gui提供基本的GUI元素，支持库存查询过程。

一项针对社交媒体上内部审计师的在线定量调查探讨了专业怀疑对欺诈识别的影响。研究假设缺乏专业怀疑会导致针对审计师的渎职诉讼。 研究将参与者的怀疑程度分为高怀疑度（> 4.85）和低怀疑度（≤ 4.85），并比较了欺诈指标症状量表得分。结果显示，高怀疑度与欺诈识别能力之间没有显著关联，推翻了假设1。 研究还检验了多年经验与专业怀疑水平之间的关系，结果显示两者之间没有显著关联，推翻了假设2。 研究使用了 Hurtt 专业怀疑量表和欺诈指标症状量表，采用 6 点李克特量表进行测量，Cronbach's alpha 系数为 0.90，确保了测试仪器的内部可靠性。数据分析采用 IBM SPSS Statistics 21 软件进行单因素方差分析。

腾讯大讲堂第59期深入探究数据蕴含的商机，从算法原理到实际应用，全面解读数据价值。

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

盲注技术针对目标页面错误处理的情况，尤其是对无回显的页面进行检测，传统的UNION查询无法揭示数据字段的问题逐渐被高级布尔型盲注技术所解决。布尔型盲注通过判断SQL语句执行结果是否影响页面输出状态，进而确认注入点的存在。详细探讨了布尔型盲注的定义、实战示例及数据库信息获取过程。

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。