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。
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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。
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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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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。
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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
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关联规则的分类有哪些？关联规则挖掘的步骤包括什么？
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只要关联规则X->Y的置信度大于Y自身的概率就是一条有价值的关联规则。
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发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据，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。
A.最大兴趣度，最小臵信度 B.最小臵信度，最大可信度 C.最小支持度，最小可信度 D.最大可信度，最大支持度
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一条关联规则为A→B，此规则的信心水平（confidence）为60%，则代表（）
A.买B商品的顾客中，有60%的顾客会同时购买A B.同时购买AB两商品的顾客，占所有顾客的60% C.买A商品的顾客中，有60%的顾客会同时购买B D.两商品AB在交易数据库中同时被购买的机率为60%
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有一条关联规则为A→B，此规则的信心水平（confidence）为60%，则代表（）
A.买B商品的顾客中.有60%的顾客会同时购买A B.同时购买A.B两商品的顾客，占所有顾客的60% C.买A商品的顾客中.有60%的顾客会同时购买B D.两商品A.B在交易数据库中同时被购买的机率为60%
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可信度是对关联规则的规则度衡量（）
支持度是衡量关联规则重要性的一个指标（）
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。()
关联规则X->Y的支持度等同于{X,Y}的支持度
数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（）
一个关联规则,如果它满足最小的要求,那么我们就称之为强关联规则。
可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（ ）。
满足最小支持度和最小置信度的关联规则叫（ ?）。
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（）
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。
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（）
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（）
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（）
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（）
什么是关联规则？关联规则的应用有哪些？
同时满足和的关联规则称为强关联规则（）
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