1、矈l(凱鬀踁倂耀焀焁猂笃硬馑禔祺祺搀漀挀砀硬馑禔祺祺搀漀挀砀尀尀愀戀愀挀攀愀攀昀攀挀戀戀戀愀甀氀圀瀀瘀堀氀欀戀瘀焀樀戀昀搀焀瘀瘀堀倀礀嘀瀀昀昀猀挀唀漀樀昀堀倀夀儀硬礀祺暋昀戀搀搀戀戀戀昀昀蜀济搀捙搀搀昀搀挀搀戀昀攀錀M踁氺Q穝踀踀P28%次氯酸钙项目立项申请报告范本（立项备案申请）.docx28次氯酸钙项目立项申请报告范本立项备案申请.docx2020-3303abace2a-29e3-4199-8fec-b03480b48ba5ulGWpvK0X6lkFbvLqJjbfdDqJ5vv5XP/yV3pffBscBUCJojfXP3YLQ=28,次氯酸,项目,立项,申请报告,范本,备案,申请f9
2、96fbdd63970531b69049b8608bff25泓域咨询0001200001可研报告20200330194840277文件md5重复c884dd8f724dc049996d3491b9f5e357立项,申请报告,申请,范文4d525739d6697bc3bbcfdf362fcbabe9榻JJ泓域咨询0001200001可研报告2020033019483823612JfdQqL14q3vTZyV1hrnXBVKNR9k32cPsMRIsbM8hpEODCfBfBNdiEyWnuX/G4P393f047cfec767140cb26f453671e3b00蜲稠b(凱踁緒緒N茄红枣实木家具
3、项目投资立项申请报告(申请范文).docx红枣实木家具项目投资立项申请报告(申请范文).docx2020-33070d037c4-71c2-4a8b-8a30-27706a975880V2lTq5D204uesd/2otlxraxuOKFgErQIo0qhSw8qYn4Gqzta5LNRcA=红枣,实木,家具,项目,投资,立项,申请报告,申请,范文1bbcf73bdf10a5464dd836d04c95da63侃JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194840251pdf转图片处理超时/55G/sPDb8WD7ZOJ761qRzkcGORkPTEMcyDEiIXsfsQLk
4、wihroXlxdIHIhyLMLO11f1a9d59dc248032b2e45bfc44118755J泓域咨询0001200001可研报告20200330194840251,aspose1f1a9d59dc248032b2e45bfc44118755熀耀舀烍据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值） ，数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。 2.2 关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散
5、的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM 台式机=Sony 打印机，是一个
6、细节数据上的单层关联规则；台式机 =Sony 打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 Apriori 算法 2.3 关联规则挖掘的相关算法1.Apriori 算法：使
7、用候选项集找频繁项集 Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第 1 步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。
8、为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是 Apriori 算法的两大缺点。 2.基于划分的算法：Savasere 等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间
9、进行通信来产生全局的候选 k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。 3.FP- 树频集算法：针对 Apriori 算法的固有缺陷，J.Han 等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree） ，同时依然保留其中的关联信息，随后再将 FP-tree 分化成一些条件库，每个库和一个长度为 1 的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个 FP-tree 可以放入主存中。实验
10、表明，FP-growth 对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori 算法有巨大的提高。 3.该领域在国内外的应用3.1 关联规则发掘技术在国内外的应用 就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的 ATM 机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行 ATM 机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要
11、一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。 同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。 但是目前在樒倁(燫倂耀猀猁紂紂紂紂愃奎瑎螋豎桑豑瞋咖搀漀挀奎瑎螋豎桑豑瞋咖搀漀挀尀尀愀愀攀攀愀昀戀挀搀愀搀栀洀礀圀漀礀欀匀瘀爀漀欀氀琀樀伀砀搀甀匀稀眀焀椀伀焀
12、琀愀一夀唀爀漀昀唀搀攀攀搀攀戀昀昀蹙鱎繫蹾晜馍蜀济搀搀愀戀搀戀搀戀愀攀销jP!qP2018苏教版二年级下册小学生数学报学习能力检测卷(全册).pdf2018苏教版二年级下册小学生数学报学习能力检测卷(全册).pdf2020-520eb029b8d-085e-4d9f-8472-46a84e6bc8dbuXtbjTNsBDlcEoFwbHeqt78AAUYTHAhbI7cOCaa6fG/8ZvDIbwEt2w=3d68659e1bc7556bb89a2c468ec0fef7始于喜欢终于深爱0000200005小学资料20200520121957346222aff75da04efe33043f20
13、26e8cc4725f120XRncRxLSYRmW+wcp+aqm7tmNr/HMA=ddfa5e7239c65e90cd417be3312eedc6)始于喜欢终于深爱0000200005小学资料20200520121951253631pdf转图片处理超时YqaU75+99V3QJfO2GjQyAvKqJZq3XezXdnP8ZnWqrnxYtXqTpVrSCQKvTAtBLwnf003fb1097dec31f3fcb82708f135c5250!樒倁(燫稀l%N苚2016人教版小学六年级下册语文期中试题 (4).doc2016人教版小学六年级下册语文期中试题(4).doc2020-5206
14、a63009c-08c5-4adf-a0f9-c5de5b02fe81zHiz1O9ihvbOW/Qx6S6wiTiTnSwAVaCdHzQbjqVFSIbS4rX1raptZA=f450ffbd93746d70857c8ee286558ba9)(始于喜欢终于深爱0000200005小学资料20200520121952525598pdf转图片处理超时GMCrott5YkDuGxJwQFgfp3YVuaxq1iZT5lcklmncvkSIf/QG07NAeCyoBQYQr1yi734652fb213152651b9156f0612d0754!樒倁(燫倀錀錀翽N苲2016人教版小学六年级下册语文期
15、中试题 (3)及参考答案.docpic1.gif2016人教版小学六年级下册语文期中试题(3)及参考答案.doc2020-52050605488-3959-41f1-bba4-cb9ada334442MxooFn7XYJ6aQmMLOhG5m/e20XRncRxLSYRmW+wcp+aqm7tmNr/HMA=ddfa5e7239c65e90cd417be3312eedc6)始于喜欢终于深爱0000200005小学资料20200520121951253631YqaU75+99V3QJfO2GjQyAvKqJZq3XezXdnP8ZnWqrnxYtXqTpVrSCQKvTAtBLwnf003fb1
16、097dec31f3fcb82708f135c525职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM 台式机=Sony 打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机 =Sony 打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的
17、关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 Apriori 算法 2.3 关联规则挖掘的相关算法1.Apriori 算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
18、在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第 1 步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是 Apriori 算法的两大缺点。 2.基于划分的算法：Savasere 等设计了一个
19、基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交綤l(凱椀踁倂耀焀焁猂笃硬馑禔祺祺搀漀挀砀硬馑禔祺祺搀漀挀砀尀尀愀戀愀挀攀愀攀昀攀挀戀戀戀愀甀氀圀瀀瘀堀氀欀戀瘀焀樀戀昀搀焀瘀瘀堀倀礀嘀瀀昀昀猀挀唀漀樀昀堀倀夀儀硬礀祺暋昀戀搀搀戀戀戀昀昀蜀济搀捙搀搀昀搀挀搀戀昀攀錀M踁氺Q羐踀踀P28%次氯酸钙项目立项申请报告范本（立项备案申请）.docx28次氯酸钙项目立项申请报告范本立项备案申请.docx2020-3303abace2a-29e3-4199-8fec-b03480b48ba5ulGWpvK0X6lkFbvLqJjbfdDqJ5vv5XP/yV3pffBscBUCJojfXP3YLQ
20、=28,次氯酸,项目,立项,申请报告,范本,备案,申请f996fbdd63970531b69049b8608bff25泓域咨询0001200001可研报告20200330194844277文件md5重复c884dd8f724dc049996d3491b9f5e357,项目,投资,立项,申请报告,申请,范文b2c29e9e200580d308f6a8d44cb938d2棓JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194844247pdf转图片处理超时IWQTXDNqKgzWtIjyps3oMfV5qMVU6SZYlBPCZjFJNwwy+CHxb/Ipe0xK7vBPXaag1e6
21、f9a8c9a549887e69d801b1cc30764蜺陀(凱踁搀埇埇N茆红米红色素项目投资立项申请报告(申请范文).docxpic1.gif红米红色素项目投资立项申请报告(申请范文).docx2020-330138cd9d9-ef8c-4318-8189-3114145c97b0jZQMwn78ZtFLycqyQp/rSrxHpnZbi2adx3AvyhA3ZQEYmon3e61RIw=红色素,项目,投资,立项,申请报告,申请,范文b2c29e9e200580d308f6a8d44cb938d2棓JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194844247IWQTXDNqK
22、gzWtIjyps3oMfV5qMVU6SZYlBPCZjFJNwwy+CHxb/Ipe0xK7vBPXaag1e6f9a8c9a549887e69d801b1cc307640蜼绐浢(凱踁翹汞巐+氀翹N茊红糖香油米花糖项目投资立项申请报告(申请范文).docx红糖香油米花糖项目投资立项申请报告(申请范文).docx2020-33014a9a185-54b8-44ce-8eb9-d5208d54cc4dEMnQi1gMQxlGL3GIL+G0fORLiqarQaA7/hciXkxtOxuGiioUL0Crjg=红糖,香油,米花糖,项目,投资,立项,申请报告,申请,范文cadb43f4d06134
23、55fc7282c9c824114c剘JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194844241pdf转图片处理超时8j3ETbf1Od2K+DjDhjlV31gy42btK2oA7pKE9gjXlIaVdl894NfMtFX3YiCKqBDrbfcd86f9636207171ef6fb6d55a503af职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层
24、的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM 台式机=Sony 打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机 =Sony 打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的
25、一条关联规则。 Apriori 算法 2.3 关联规则挖掘的相关算法1.Apriori 算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第 1 步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里
26、采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是 Apriori 算法的两大缺点。 2.基于划分的算法：Savasere 等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有蒬l(凱踁倂耀焀焁猂笃硬馑禔祺祺搀漀挀砀硬馑禔祺祺搀漀挀砀尀尀愀戀愀挀攀愀攀昀攀挀戀戀戀愀甀氀圀瀀瘀堀氀欀戀瘀焀樀戀昀搀焀瘀瘀堀倀礀嘀瀀昀昀猀挀唀漀樀昀堀倀夀儀硬礀祺暋昀戀搀搀戀戀戀昀昀蜀
27、济搀捙搀搀昀搀挀搀戀昀攀錀M踁氺Q蘭踀踀P28%次氯酸钙项目立项申请报告范本（立项备案申请）.docx28次氯酸钙项目立项申请报告范本立项备案申请.docx2020-3303abace2a-29e3-4199-8fec-b03480b48ba5ulGWpvK0X6lkFbvLqJjbfdDqJ5vv5XP/yV3pffBscBUCJojfXP3YLQ=28,次氯酸,项目,立项,申请报告,范本,备案,申请f996fbdd63970531b69049b8608bff25泓域咨询0001200001可研报告20200330194850277文件md5重复c884dd8f724dc049996d349
28、1b9f5e357立项,申请报告,申请,范文2804bcd89775d4f25f720e26a18b23f9JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194848242csST4IsSq06bSiJ4K66YKF8n4wYsuDxMfUpnX61EIP7bYMX2iNv5ykp9mO8qlcEne37b76b5cca57e6203dd327707bc46f20蝄蒬枢_(凱紀踁翹*翹N苴红葡萄酒项目投资立项申请报告(申请范文).docx红葡萄酒项目投资立项申请报告(申请范文).docx2020-3301c70e419-20c8-4166-b89b-5e061fb4d6c2FHfbe
29、+PVuYWnTtpyaRiZW5o65tGWpt9hdDGGRlgfMhBbMqGV11kBLg=红葡萄酒,项目,投资,立项,申请报告,申请,范文eb1533fa9f620a848cd41618899303b9仗JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194849244pdf转图片处理超时Rx8e88tRCmsMduLYchAmsFQN7p4id5H43Ntc+wjmMyIIn0qYLlqT43nVN5PR4YGza7272ad96c82b2791c93b87fd7bb51da9303b9仗JJ泓域咨询0001200001可研报告20200330194849244,aspos
30、ea7272ad96c82b2791c93b87fd7bb51da熀耀舀烍据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值） ，数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。 2.2 关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则
31、中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM 台式机=Sony 打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机 =Sony 打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的关联规则中
32、，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 Apriori 算法 2.3 关联规则挖掘的相关算法1.Apriori 算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第 1 步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复
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