关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
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数据挖掘中的关联分析中，同时满足（）的规则称为强规则。
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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
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在通信网络运行过程中，通过信息挖掘得出关于警告之间的关联规则，信息可用于（）。
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关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是（）.
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先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
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数据挖掘中的个关联规则是一种纵向的联系，如今天银行的利率调整将带来明天的股市变化。
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支持度是衡量关联规则重要性的一个指标，置信度是对关联规则的准确度的衡量。
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有些关联规则可信度虽然很高，但支持度却很低，但并不能说明该关联规则使用的机会很小。
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发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：收集数据，作数据准备；给定（ ）和（ ），利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；可视化显示、理解、评估关联规则
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关联规则中支持度与置信度是成正比的，支持度越大置信度越大。
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对一个关联规则来说，它的支持度一定小于等于置信度。
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具有较高置信度的项集也一定具有较高的支持度。（)
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比较常用的数据挖掘方法有三种:关联规则挖掘、分类分析及【】。
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从决策支持的角度看，数据挖掘是基于人工智能、机器学习、统计学和数据库技术等多种技术的一种决策支持的过程。（）
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数据挖掘中的关联规则主要有（）作用
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2、客户在购买A后，隔一段时间，会购买B。这指的是数据挖掘中的关联规则。
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以下（)被称为挖掘频繁项集的模式增长方法。
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对个人账户主账户进行账户冻结时，支持对主账户进行金额冻结，该主账户生成一个冻结编号，所有子账户遵循主账户冻结规则，同时各子账户分别生成冻结编号，与主账户的冻结编号相关联（）
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关联分析用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系，针对WEB浏览记录的挖掘最合适的方法是（)
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95、关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
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4、先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
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10、如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
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借助人工智能技术，对海量告警数据进行深度挖掘分析，构建关联组合，为网管人员提供数据支持和决策依据。这样搭建的模型被称为投诉批量预警模型。（)
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