许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频 ...

频繁项集的产生 格结构（lattice structure）常常用来表示所有可能的项集。 发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度。但是工作量比较大。另外有几种方法可以降低产 ...

购物篮数据常常包含关于商品何时被顾客购买的时间信息，可以使用这种信息，将顾客在一段时间内的购物拼接成事务序列，这些事务通常基于时间或空间的先后次序。 问题描述 一般地，序列是元素（element ...

子图模式 频繁子图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。 图和子图 图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。 子图，图\(G' = (V ...

处理连续属性 挖掘连续属性可能揭示数据的内在联系，包含连续属性的关联规则通常称作量化关联规则（quantitative association rule）。 主要讨论三种对连续数据进行关联分析的方 ...

非频繁模式 非频繁模式，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup. 绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买 ...

规则产生 忽略那些前件和后件为空的规则，每个频繁k项集能够产生\(2(2^k-1)\)个关联规则。将频繁项集Y划分为两个非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能满足置信度阈值，就可以得到 ...

weka是一个很好的数据挖掘实验的工具，可以进行标准的数据挖掘的各种实验，首先来说一下关联规则的挖掘。 在linux环境下，在使用weka之前，要配置好环境变量，将weka目录下的weka.jar的 ...