1樓：Eagle
適用於在大數量的項集中發現關聯共現的項。
在啤酒與尿布中，項集表示很多消費者的購物單，項就是啤酒、尿布單個商品等，這個例子因為發現了啤酒與尿布之前的關係而聞名。
演算法方面的東西就不說了，很多地方都可以搜到，由於效能原因，現在多用FP-Growth及其改進版本，HanJiawei提出的。
最後提一點，挖掘的關聯關係可能很多，但只有哪些有新奇度的才有意義
2樓：
經典的關聯規則挖掘演算法包括Apriori演算法和FP-growth演算法。apriori演算法多次掃瞄交易資料庫，每次利用候選頻繁集產生頻繁集；而FP-growth則利用樹形結構，無需產生候選頻繁集而是直接得到頻繁集，大大減少掃瞄交易資料庫的次數，從而提高了演算法的效率。但是apriori的演算法擴充套件性較好，可以用於平行計算等領域。
Apriori algorithm是關聯規則裡一項基本演算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在2023年提出的關聯規則挖掘演算法。關聯規則的目的就是在乙個資料集中找出項與項之間的關係，也被稱為購物藍分析 (Market Basket analysis)，因為「購物藍分析」很貼切的表達了適用該演算法情景中的乙個子集。
saas是什麼？適用於什麼行業？
SaaS 簡單來說就是 Software as a Service隨著人力成本的提公升，企業紛紛將應用搬到雲上，原來一些私有的應用，逐漸往雲遷移，以降低運維的成本。這一過程中，隨著客戶對於雲的接受提高，也誕生了一批專門提供基於雲原生的軟體服務商。針對不同的應用場景提供不同的SaaS服務，如CRM 財...
HPLC適用於什麼物質
DemondeLaplace 高沸點 極性較強的有機化合物 否則，應選擇氣相色譜 如果待測化合物在紫外光下可發射螢光，色譜可以連線螢光檢測器 如果待測化合物有紫外吸收，可以連線二極體陣列檢測器 可同時檢測多波長，並可檢測可見光吸收 或普通紫外檢測器 單波長，不可檢測可見吸收 如果待測化合物沒有紫外吸...
Redis HyperLogLog 適用於什麼場景 相比於Set和Sorted Set的優劣與決擇
簡單來說，UV統計一定要做，實時UV也是很好的需求，然後redis很貴相對 ECS，相對Mysql hyperloglog因為占用記憶體較少，結果就是比較省錢。如果你對redis有多貴沒有概念，可以上阿里雲去看一下資料結算而言，多維查詢是常見問題，這個也可以了解一下UV意義本身就是計數，夠了 懸衡 ...