缺省规则

针对传统缺省规则知识挖掘算法的繁琐问题，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）的GDTCL缺省规则挖掘模型。该模型结合了GDT与CL的优势：通过GDT提取条件属性的子集，解决了粗集理论计算的NP问题，并以扩展概念格的形式展示了GDT泛化层次下的蕴含关系，限定了规则的强度和支持度。最终通过约简概念格算法实现缺省规则的高效挖掘。实验表明，本模型能够从不完整矿山信息系统中提取无重复、易存储且匹配性高的缺省规则，适合在矿山领域知识发现中的应用。

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。

选择“排序规则设置”。

为了避免歧义，WHERE子句中列名需要以表名前缀进行限定。表名前缀可以提高查询性能。对于表中不同的列名，可以使用别名进行标识。

阿里巴巴公开了一份名为《Cobar规则 - Alibaba Open Sesame.pdf》的资源下载文件，帮助用户优化Cobar数据库的使用规则。该指南详细介绍了如何调整和优化Cobar数据库的规则以提高性能和效率。通过遵循这些优化建议，用户可以更好地管理和利用其数据库资源。

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。

变量名称：数字、字母、下划线；首字母为字母；大小写敏感；最多19个字符。

存储过程创建规则 存储过程中引用的对象必须预先存在。 禁止在存储过程中创建同名存储过程。 存储过程参数数量上限为 255 个。 存储过程无法执行以下语句：create procedure, rule, view。 存储过程创建文本长度不得超过 64kb。

假设我们有 k 个总体，分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$，每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$，以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。 对于一个新样本 x，我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率： $$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$ 其中： $P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下，样本属于总体 $G_i$ 的概率。 $f_i(x)$ 表示样本 x 在总体

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。