数据挖掘与知识发现课后习题答案

2、给出一个将关联规则应用于互联网上的例子。

购物分析，通过关联规则推荐与购买物品置信度较高的物品。

3、指出Apriori算法的性能瓶颈。

一是由于对海量数据库的多趟扫描，另一个是用JOIN运算产生潜在频繁项集。

4、指出采用FP_tree结构的优缺点。

优点：在完备性方面，它不会打破交易中的任何模式，而且包含了挖掘序列模式所需的全部信息；在紧密性方面，它剔除不想关信息，不包含非频繁项，按支持度降序排列，支持度高的项在FP_tree中共享的机会也高。性能研究表明FPtree中共享的机会也高。性能研究表明FP_growth比Apriori快一个数量级，这是由于FP_growth不生成候选集，不用候选测试，而且使用紧缩的数据结构，避免重复扫描数据库。FP_growth的基本操作是计数和建立FP_tree。

缺点：当数据库规模非常大时，在内存中构建FP_tree是不切合实际的。

5，数据库有4个事务，设最小支持度为60%，最小信任度为80%

Tid	DATA	ITEMS_BOUGHT
T100	3/5/2003	{A,C,S,L}
T200	3/5/2003	{D,A,C,E,B}
T300	4/5/2003	{A,B,C}
T400	4/5/2003	{C,A,B,E}

要求好到频繁项集，列出强关联规则。

题目可以列出频繁项集，但没有强关联规则，置信度都小于80%。FP树看书上28页的例题，一看就懂。

反正我算不出来。算出来的留言。