简介：摘要关联规则是数据挖掘中的一个重要问题，本文在研究关联挖掘的基础上，通过对过去客户的交易记录进行分析，建立关联规则，为客户提供商品推荐，从而也为电子商务网站店主提供正确的盈利导向。

简介：然后扫描数据库来确定Ck中那些k-项目集是频繁项目集,频繁k项集c的每一单个项目i所对应的频繁1项集{i}或者从L1中取,所以在利用FUP算法对关联规则进行更新时

简介：pattern用来存储频繁i—项目集某一项目,该频繁项目集是一最大频繁项目集,Answer=answer∪pvh→pattern/*pvh所在频繁k项目集加入到最大频繁项目集*/

简介：本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其应用于高校教师的成长中。

简介：该文通过对所调研的广西电力职业技术学院中现有的四年多大学生实验超市的销售数据进行数据挖掘，从数据中挖掘出关．联规则来指导超市的营销工作，使其能更现实地进行营销决策。

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点,有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则

简介：关联规则是数据挖掘的重要方法之一,但传统的关联规则算法Apriori需要多次扫描数据库,需要很大的I/O开销,不能处理节点失效和负载均衡。云计算下的MapReduce模型能够处理节点失效并能做到负载均衡。将传统的关联规则算法Apriori进行改进,然后移植到Hadoop平台,提出了基于MapReduce编程的数据挖掘算法,它能高效的、并行的完成海量数据挖掘任务。通过实验验证了算法的有效性。

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,关联规则的挖掘问题就是在超市事务数据库DB中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点

简介：关联规则挖掘技术,规则在交易数据集D中成立,3.1关联规则挖掘的基础数据

简介：将粗糙集理论中属性约简的概念应用到关联规则挖掘中,用属性A2、A4、A5之间的隐含关系来挖掘关联规则,然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘

简介：

简介：作一个消费者真难!市场上的数码产品花样繁多，要找出最适合自己的，先得学习大量相关知识。这还不够，无论是网络拍卖、卖场采购，都有众多坑害消费者的陷阱，要想避免损失，又得了解数码产品产销领域的潜规则。

简介：“规则引擎”．这个词对于很多Java程序员来说或许显得有些遥远——那不是总与CLIPS、人工智能、专家系统之类的“火箭科学”联系在一起的码?实际上。我们日常工作的问题领域——银行、电信，电子商务、政府信息化，等等——都有着各种各样的业务规则。我们只是“身在此山中”而不自知。为了缓解你的陌生感。就让我们先来玩个游戏吧……

简介：“唉．这可怎么办呢？”望着眼前的两份工作表．想着主任交待的任务．我不由地叹了口气。眼前的工作表一份是“考生成绩表”．记录着全市所有学生的考试成绩．但没有考生所在学校和姓名．只有准考证号和成绩。而另一份是“考生信息表”．记录着所有学生的姓名、所在学校、性别等基本信息，也包括学生的准考证号。主任的要求是把考生成绩表中的每位考生后面添加上学校和姓名等基本信息．以方便分析比较成绩。可是．

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简介：电脑感染某些病毒后，运行EXE文件就会启动写字板。此时，我们可以通过修改注册表来解决这一问题。首先，我们将Windows目录下的注册表编辑器“Regedit.exe”改为“Regedit.com”，并运行它，找到HKEY_CLASSES_ROOT／exefile／shell／open／command。

简介：

简介：创业是一个非常热门的话题，虽然创业的形式与内容不尽相同，但每个创业人都希望自己能够用最简单的方式和最有效的原则实现创业的成功。即使我们承认成功不可复制，但当新来者面对成功者，都会提出一个相同的问题：“你的经验是什么?”

简介：某日不小心进了一个恶意网站．电脑中了病毒．中毒了可以杀．可麻烦的是病毒把几个重要的文件关联给改了。运行杀毒软件．系统却用记事本打开，运行文本文件却提示该文件不是合法的win32程序。去问了问人，说是要修改注册表才能恢复．我一想到注册表就头大．这么复杂。还有，注册表也是运用程序，根本不能打．并啊，所以只得找别的方法了。你别说．还真被我找到个简单的．根本不用修改注册表那么复杂，只需要一条命令就搞定了．它就是我们的主角：assoc命令。