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模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息，并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛化用于模糊关联规则，通过约束级别管理模糊规则，并给出一个扩展的验证度量过程。使用形式化方法的
随着数据挖掘技术的成熟,其中关联规则在大规模数据中的应用成为了目前的热点。为了提高在大规模数据下进行数据挖掘的效率,在MapReduce中通过引入归并函数Fusion来提高执行剪枝任务的效率并进行了优
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联规则挖掘 通过提及最小支持对一组数据执行Apriori Alogrithm对不同置信度的最低置信度水平生成的关联规则执行了Apriori Alogrithm对一组数据进行了装箱后对其进行了FP增长
一数据挖掘的目的 数据挖掘 (Data Mining) 阶段首先要确定挖掘的任务或目的数据挖掘的目 的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息 数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学 科包括器学习数理统计神经网络
大数据环境下的关联规则挖掘.pdf
本文研究了多媒体数据挖掘原型，从体系结构上入手，建立了包含媒体库、特征库、知识库的多媒体数据库，以充分展示图像数据的特征，从而解决了图像数据本身的表示问题。
CRM中数据挖掘的应用，其中用了一些管理规则的方法和算法。比较清楚的描述了应用过程；
数据挖掘的一个重要任务便是从数据库中挖掘出有趣的关联规则。传统的关联规则挖掘方法一般基于支持度—置信度体系，时常会挖掘出虚假规则或忽略掉有用的规则。针对这一问题，借鉴对照实验的思想，提出基于T统计量的
关联分析是指从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。在大数据时代,关联分析是最常见的数据挖掘任务之一。 概述 关联分析是一种简单、实用的分析技术,是指发现存在
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