在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（）

Apriori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率（） 对priori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率（） Apriori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率（） 关联规则的分类有哪些？关联规则挖掘的步骤包括什么？ 关联规则的分类有哪些？关联规则挖掘的步骤包括什么 频繁项集 正确priori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率（） 数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（） 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ ）[注：分别以1、2、3代表之] 基于关联挖掘的自适应构件检索指把关联规则挖掘方法引入构件检索。() 从三个频繁项集 {1, 2}, {1, 3}, {1, 4} 中能生成以下哪个可能频繁的项集： 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（ ）。 在关联规则挖掘中，对给定的一条关联规则，它的支持度必然不小于置信度。 什么是频繁项集？ 什么是频繁项集 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（） 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是（）和（） 以下哪项不是搜索推广挖掘，优化流量的工具（） 发现满足最小支持度阈值的所有项集，这些项集被称为频繁项集。() 大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（）