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单选题

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。

A. 置信度和提升度
B. 置信度和支持度
C. 支持度和提升度
D. 支持度或置信度

单选题

导致APriori算法的效率低下的原因不包括( )。

A. 事务数据库的多次扫描
B. 大量的候选项集
C. 繁琐的候选支持度计算
D. 频繁项集的计算

单选题

挖掘关联规则的最关键步骤是( )。

A. 找频繁项集
B. 使用频繁项集生成关联规则
C. 计算支持度
D. 计算置信度

单选题

数据库有5个事务(如表所示)。设min_sup=60%,则候选3-项集是( )。T100 M,O,N,K,E,YT200 D,O,N,K,E,YT300 M,A,K,ET400 M,U,C,K,YT500 C,O,O,K,I,E

A. M,O,K
B. O,K,E
C. K,E,Y
D. M,K,Y

单选题

数据库有5个事务(如表所示)。设min_sup=60%,min_conf=80%,则挖掘出的强关联规则是( )。T100 M,O,N,K,E,YT200 D,O,N,K,E,YT300 M,A,K,ET400 M,U,C,K,YT500 C,O,O,K,I,E

A. K,E -> O
B. K,O -> E
C. E,O -> K
D. B and C

判断题

Apriori算法涉及到的两个步骤是连接和剪枝。

A. 对
B. 错

判断题

“划分”是改进Apriori效率的方法之一,它只需要扫描一次数据库。

A. 对
B. 错

判断题

为了构建FP-树,需要将频繁项集按升序排列。

A. 对
B. 错

判断题

一般而言,FP-growth算法比Apriori算法效率要高得多。

A. 对
B. 错

判断题

强关联规则一定是有趣的。

A. 对
B. 错

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