约束式挖掘

Matlab开发-约束多项式拟合。描述了在拟合多项式时对多项式次数进行约束的过程。

时态约束关联规则挖掘 在进行时态关联规则挖掘时，为了真正反映不同时间间隔内的时间数据的内在规律，通常分为三个子过程：1. 初始阶段：2. 关联规则发现阶段3. 结果关联规则的表达 通过这三个阶段，可以有效提取出有价值的时态关联规则，帮助分析数据的时间特性。

基于模型的事务数据关联挖掘频繁约束 本研究关注事务数据关联挖掘中的频繁约束问题。首先，回顾了相关背景知识和现有文献。接着，提出了一个基于模型的频繁约束构建方法，并设计了一种名为NB-频繁项集的挖掘算法。最后，通过实验验证了该方法和算法的有效性，并总结了研究结论。

频繁集的生成，别老靠死板的遍历了，用点约束技巧，效率能提不少。像Sum(S)这种约束，限制一下项集总数或属性值，能直接砍掉大批没用的组合，算是比较聪明的剪枝法。挖关联规则时，数据库一大，Apriori 那种老方法就挺吃力。你要是玩过Apriori，会知道候选集爆炸有多烦，这时候加上点业务相关的条件，比如“只看总消费大于 100 的组合”，效率提升不是一点点。 约束式频繁集就像给挖掘过程戴了个方向盘，能精准控制要什么数据。比如在用户行为里，筛出“买了 X 且总消费超过 Y”的组合，实用。写代码时也好，判断条件加一行，逻辑清晰，还不用改大结构。 嗯，要是你想再深入点，可以看看下面这些资料，都是我之

这本电子书讨论了数据挖掘的最新技术与约束编程的经典理论，是一部高清的英文版经典著作。

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

分布式大数据挖掘的朋友，如果你正好在找个靠谱的关联规则挖掘实现，不妨看看这个基于AprTidRec 算法的系统，挺实用的。它改进了老掉牙的 Apriori，少了剪枝，过程更轻巧，对大规模数据集也游刃有余。 用的是局部到全局的通信方式，先各自干活儿，再汇总结果。这种方式对数据分布广的情况友好，能少多无用的候选项，效率高出不少。代码结构也清晰，逻辑分明，调试起来不会太费劲。 系统本身还算蛮稳定的，数据量一大也不怂。每个节点算自己的频繁项集，合并结果，不容易出错。对你要做电商推荐、用户行为这些场景，挺合适的。 另外，作者还整理了一些相关技术文章，像Apriori 算法、CanTree 优化、Spar

用户定义的完整性约束，说白了就是数据库留给你发挥的空间。实体完整性、参照完整性系统会帮你兜底，但有些业务逻辑就得靠你自己设定约束了，像是车评数据这类场景——你不能让一辆车的价格低到负数，对吧？这篇内容对关系操作讲得挺细，像插入、删除、修改这些动作，其实都能拆成更基础的操作，适合想搞清楚关系代数底层逻辑的朋友。还有一点挺实用，完整性约束的 SQL 实现也有提到，尤其是外键约束，课程号引用课程表、学生选课这些例子，蛮贴近实际开发。你要是刚好在数据库设计，或者在做数据清洗前期的验证逻辑，这部分内容就比较有了。推荐顺手看下这几篇，像MySQL 主键与外键关系详解，还有完整性约束简介，搭配起来会更清楚。

SQL 表设计里的Null 约束和default 约束，挺实用的小功能，直接用企业管理器点一点就能搞定，省事儿。嗯，像做表单提交的时候，没填的字段可以用default给个默认值，数据库就不会报错，挺稳的。 企业管理器的表设计界面，操作还挺直观的。点字段，选允许 Null，或者直接设置默认值，改起来快。你要是懒得写 SQL，企业管理器真的挺适合，少打好多字。 哦，顺带一提，T-SQL 写 DEFAULT 约束也蛮简单，像这样： ALTER TABLE Users ADD CONSTRAINT DF_Users_Status DEFAULT 'active' FOR Status; 平时写表，记得