使用NC_sets优化挖掘可擦除项目集

挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的核心问题之一。目前，FP-growth算法是最有效的频繁模式挖掘算法之一，但在挖掘最大项目集时存在时空效率不高的问题。为此，结合改进的FP-树，提出了一种高效的算法。改进的FP-树采用单向结构，并优化了存储空间利用，每个节点只保留指向父节点的指针。此外，引入项目序列集及其基本操作，避免了生成大量候选项目集或条件FP-树，能够快速挖掘出所有的最大频繁项目集。实例分析表明，该算法具备实际应用价值。

建议在设置应用程序时使用virtualenv。要安装所需的模块，只需键入： python setup.py install。在某些计算机上，此命令一开始可能会失败，因为numpy没有使用setuptools正确安装。要解决此问题，请直接使用pip安装numpy，如pip install numpy==1.9.1，然后执行setup.py install。课程信息从xml获取，这是运行应用程序的要求。要将课程导入MongoDB，请运行以下命令： python course_import.py。配置应用程序可以通过添加app.cfg文件或环境变量来完成。

Turbot的安装方法是通过运行python setup.py install命令完成。导入Turbot库后，可以创建Turbot对象并使用它来回答问题，例如“Bjarne Stroustrup的出生日期是1950年12月30日”，或确认“天空是否是蓝色”。

项目编码规范编写指南 项目产品数据统计分析报告编写指南 配置管理计划编写指南 硬件、软件和图书资料编号方案 v1.1

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

基于Hive的项目实战用户数据集格式为：上传者字符串, 视频数整型, 好友数整型。

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些挑战，提出了一种名为多次传送重新分配数据的并行算法（MRPD）。在MRPD算法中，第l步将数据库重新划分成多个组，并根据各节点的需求多次传送这些组。各节点在异步地计算完整组后，可以得到所有频繁项集。理论分析和实验结果均表明，MRPD算法在优化并行频繁项集挖掘中具有显著效果。

Linux nc命令（即Netcat）是一款功能强大的网络工具，支持TCP和UDP数据包的读写，并提供多种选项用于执行各种复杂的网络任务。它广泛应用于网络测试、文件传输和远程控制等场景。nc命令的参数包括-g、-G、-h、-i、-l、-n、-o、-p、-r、-s、-u、-v、-w和-z，每个参数都有其特定的用途和设置方式。例如，通过nc命令可以实现端口扫描、文件传输以及建立简单的聊天工具等功能。