关联程度

在Oracle数据库中，事务的频繁提交可能消耗大量资源，特别是在处理大事务时容易引发死锁。COMMIT指令释放的资源包括用于数据恢复的回滚段信息和被程序锁定的锁，还有管理内部资源花费的redo log buffer空间。

查询表空间碎片程度： 统计碎片程度：select tablespace_name, count(tablespace_name) from dba_free_space group by tablespace_name having count(tablespace_name) > 10; 合并表空间：alter tablespace HS_USER_DATA coalesce; 释放未使用的表空间：alter table name deallocate unused; 按表名评估碎片程度： 创建视图查看碎片信息：create or replace view ts_blocks_v as

通配符%在搜索词的首部时，Oracle系统不会利用last_name的索引。例如：在查询中使用像'%cliton%'这样的通配符时，通常无法避免性能下降，因此使用时需谨慎。然而，若通配符出现在字符串的其他位置，优化器能够有效利用索引，例如像'c%'这样的查询。

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

常住人口管理信息数据交换格式应符合G B/T 4658标准，明确规定了文化程度信息的编码规则。

Matlab编写无向图代码的作者是Long T. Le，研究人员来自罗格斯大学的Long Le和Tina Eliassi-Rad。联系人为{longtle，eliassi}@cs.rutgers.edu。LearnLambda是一个研究原型代码，最大程度地减少大型图数据上的传播。运行前请确保配置正确的Matlab（2013b）、Java / Javac（1.6）、Python（2.7.5）、Numpy（1.7.1）、以及包含weka.jar的Weka（3.7.10）。如有路径设置问题，请修改以下文件：(1) ./run.sh (2) ./feat/run.sh (3) ./learn-lamb

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

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。”。

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。