假设 l1 和 l2 是频繁 (k-1)-项集集合 Lk-1 中的两个项集,li[j] 表示项集 li 的第 j 个项。为简化讨论,假设事务或项集中的项按字典序排序。在执行 Lk-1 和 Lk-1 的连接操作 (Lk-1 ∞ Lk-1) 时,只有当 Lk-1 中的两个元素满足前 (k-2) 个项相同的前提条件时,才能进行连接。
频繁项集连接步骤的约束条件
相关推荐
数据的约束条件-database
3.数据的约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是在给定数据模型中,对数据及其联系所设定的限制和存储规则。这些规则用于限定符合数据模型的数据库状态及其变化,从而确保数据的正确性、有效性和兼容性。
Sybase
13
2024-07-12
MySQL添加约束条件教程
想了解如何给数据库表添加约束条件吗?这个资源挺不错的,了如何使用ALTER TABLE语句来添加约束条件,比如唯一性约束、主键约束和外键约束。通过这个教程,你能快速掌握添加约束的基本语法和使用场景。举个例子,如果你想确保某个字段数据的唯一性,可以通过ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 约束名 UNIQUE(字段名)来实现。而且它还了修改约束条件的思路,蛮实用的。对于数据库设计者来说,学会这些操作是必备的哦!
MySQL
0
2025-06-11
数据库数据约束条件
数据模型定义基本完整性约束条件,如关系模型中的实体完整性和参照完整性。此外,模型还提供了指定语义约束条件的机制,以反映特定应用程序中数据的特定要求。
SQLServer
14
2024-05-16
数据库约束条件的补充探讨
数据库完整性规则(续) [例1]:在学生关系中,每个元组的“专业号”属性只能取两种值:(1)空值,表示学生尚未分配专业;(2)非空值,该值必须是某个现有专业的专业号,确保学生只能分配到已存在的专业。
SQLServer
16
2024-07-24
基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法
本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息,采用三叉链表结构组织有向项集图,并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库,有效减少I/O开销,适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。
数据挖掘
16
2024-05-31
Apriori基于MapReduce的频繁项集挖掘
基于 MapReduce 的 Apriori 算法代码,用 Hadoop 干了件挺实用的事儿——并行挖频繁项集。Apriori 都知道,老牌的关联规则算法了,逻辑不复杂但跑起来慢,尤其数据一大就吃不消。这个实现把它拆成Mapper和Reducer,分布式并行跑,效率高不少。你只要关注两块:第一轮用AprioriPass1Mapper把事务里的每个项都拎出来,频次都设成 1;后面AprioriReducer再来聚合,搞清楚哪些项是“热门款”。逻辑清晰,结构也干净。
Hadoop
0
2025-06-16
垂直数据格式挖掘频繁项集
垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集,进而节省CPU开销。
数据挖掘
20
2024-05-25
最大频繁项集快速更新算法FUMFS
FUMFS算法优化了最大频繁项集的维护,利用已有BitMatrix和最大频繁项集,有效地更新挖掘结果。
数据挖掘
20
2024-05-12
关键步骤挖掘频繁集
查找满足最小支持度的项目集合
频繁集的子集也是频繁的
递归查找频繁集(k-频繁集)
根据频繁集生成关联规则
算法与数据结构
18
2024-05-01