简述在多层关联规则挖掘中，在不同的层使用一致的支持度的优缺点

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 按照完整性规则，外部关键字应该与关联表中的字段值保持一致（） 按照完整性规则，外部关键字应该与关联表中的字段值保持一致。() 数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（） 满足最小支持度和最小置信度的关联规则叫（ ?）。 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。() 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（ ）。 分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。 Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。() 关联规则A->B的支持度support=P(AB)，表示什么意思（） 一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为（） 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（） 在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（） 在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（） 关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是（）和（） 不同时代每行刻字多寡一致，横竖整齐度也不一致，因此行款可作版本之重要参考。 典型的择案规则主要有完全一致，商议一致。()。 大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（） 大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程：和（）