关联规则算法在关系型数据库里的玩法,算是数据挖掘老司机才懂的那一套。这篇英文论文《整合关联规则挖掘与关系数据库系统》讲得就蛮到位——把五种集成方案都列出来了,从SQL-92
老古董到缓存-挖掘
这种跑得飞快的做法,全都有。性能对比也挺直观,不藏着掖着。你要是正好在搞购物篮或者系统集成优化的事儿,真可以抽空翻一下,蛮有参考价值的。
关联规则算法英文论文
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你要是平时接触数据挖掘,尤其是做那种要隐私数据的项目,这篇论文就挺值得一看。讲得比较细,思路也比较清晰。重点是,它没有绕的数学公式,读起来还挺顺。
而且里面提到的优化策略,也能应用在类似的Apriori或多层关联里,大数据的时候还能顺带优化一下性能,效率也能提上去。实操性还不错。
建议你顺便看看这些相关文章:像Apriori 算法那篇就讲得挺清楚的,还有Hash Tree 优化的思路也蛮实用,是在
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Apriori 算法的数据嘛,重点就是事务项集要规整,这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去,转换成列表或DataFrame,一键喂给算法跑就行,响应也快,逻辑也直。
如果你正好在做关联规则的入门练习,或者准备课设、Demo,这个文件真挺省事的。数据量不大不小,适合本地跑也适合丢进Colab调试。
我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集,效果还不错。用
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