文件关联

提供SQL Server数据库中省市区三级联动的SQL语句，以便您快速建立关联查询，获取详细的省市区数据。

下载文件后，在MATLAB中运行associateFiles.m文件，并等待其执行完成。执行完毕后，生成MatlabFileAssocFix.reg文件。关闭MATLAB，双击运行MatlabFileAssocFix.reg文件，系统将提示编辑注册表，选择“是”即可。完成后，再右键选择任意.m文件，即可找到“MATLAB2018b”打开方式。

MATLAB 2015 的文件关联修复方法，挺适合老项目维护时候用得上，尤其是那种双击.m 文件没反应的时候，简直一秒炸毛。其实原理也简单，就是让 Windows 知道.m 文件该丢给 MATLAB，关键一步就是那个.reg 文件。建议动手前先把 MATLAB 全关掉，双击运行注册表文件，重启下，搞定！ 如果你平时经常用.m 脚本搞建模、跑算法，这套修复流程真的值得收藏，尤其适合不想重装 MATLAB 的朋友。哦对了，修改注册表前，记得备份，安全第一。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）最初设计用于处理大文件，但对小文件的存储效率较低。为解决此问题，提出了一种基于关联规则挖掘的新型小文件存储方法，称为ARMFS。ARMFS通过分析Hadoop系统的审计日志，挖掘小文件间的关联规则，并利用文件合并算法将小文件合并存储在HDFS中。此外，ARMFS还引入了高频访问表和预取机制表，并提出预取算法以优化文件的访问效率。实验结果表明，ARMFS显著提升了NameNode的内存利用率，极大改善了小文件的下载速度和访问效率。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看

右关联和全关联的 SQL 语句例子，讲得还挺清楚的，适合你刚开始上手多表查询的时候用。右关联的重点在于：就算左边表没数据，右边的也照样保留，类似在问：“右边部门表里所有部门，员工有没有就随缘啦”。代码是这样写的：SELECT * FROM Employee EMP Right JOIN Department DP ON EMP.dp_id = DP.DP_ID嗯，查询结果会把Department里的所有记录都保留下来，Employee里没匹配的就是NULL。全关联（Full Join）就更野一点，两边表都不放过——谁有就展示谁，相当于“全体集合大展示”。用法是：SELECT * FROM Em

Association（关联）在PD中的定义是： “一个关联是实体之间的连接。在Merise建模方法中，关联用于连接几个分别代表明确对象的实体，这些对象通过一个事件链接，而该事件可能不那么明确地由另一个实体表示。”。

powerdesigner的关联优化技巧