关联规则算法java（关联规则算法有哪些）
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本文目录一览：
什么是关连规则?
1、关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side， LHS)和后继(consequent或right-hand-side， RHS) 。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。
2、关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度和支持度都大于给定值的强壮规则。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。
3、关联规则(Apriori算法)，又称为关联分析。其目的是找出，一堆事物中具有关联的事物。
4、文件关联就是将一种类型的文件与一个可以打开它的程序建立起一种依存关系。
关联规则之Apriori算法
经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
Aprior算法是关联规则分析中较为经典的频繁项集算法。关联规则反映的是两个或多个事物相互之间的依存性和关联性。如果两个或者多个事物相互之间存在一定的关联关系，则它们之间存在一种关联规则使得它们之间可以进行搭配。
Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。
JAVA实现关联规则算法
通过单价，支持度，置信度，提升度综合指标来看待商品组合，发现高价值关联商品，有助于提升客单价，同时也需要考虑提升度，提升度小于1，提升效果有限，可以把精力花在提升度大于1的商品组合。
关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side， LHS)和后继(consequent或right-hand-side， RHS) 。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。
关联规则推送的效果依赖规则的数量和质量，但随着规则数量的增多，对系统的要求也会提高。
用Java语言实现的各种排序，包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。
具体实现代码如下：在上面的代码中，我们定义了一个getNumber方法，该方法接受一个整数n作为参数，返回数列中第n位的值。在该方法中，我们使用了递归算法，把求第n位的值转化为了求第n-1位和第n-2位的和。
import java.util.Set；import java.util.TreeMap；/*** B关联规则挖掘：Apriori算法/B* * P该算法基本上按照Apriori算法的基本思想来实现的。
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