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1)  multiple-level association rules with item constraints
约束性多层关联规则
1.
According to the characteristics of mining association with item constraints and mining multiple-level association under distributed computing environment,this algorithm based on CD algorithm and Direct algorithm for distributed mining multiple-level association rules with item constraints is called MLACD,in which transaction tables are coded in term.
由于分布环境的日益普遍并且需要结合使用者的实际要求对数据集按层次挖掘关联规则,故本文针对在分布式环境下基于项约束的关联规则挖掘和多层关联规则挖掘的特点,将交易表按概念层次进行编码,使用逐层迭代挖掘策略,结合CD算法和Direct算法提出一种在分布式环境下挖掘约束性多层关联规则的有效算法:MLACD算法,并通过实验验证该算法是正确有效的。
2)  Association rules with constraints
约束性关联规则
3)  association rules with item constraints
约束性关联规则
1.
According to the characteristics of distributed databases and constraints, two algorithms for distributed mining association rules with item constraints called DMAIC and DAMICFP are developed.
针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法。
2.
This paper presents a new algorithm for distributed mining association rules with item constraints called DAMICFP,which is based on a new type algorithm for association rule mining,FP-growth.
在分布式环境中挖掘约束性关联规则是当前研究的热点问题之一。
3.
In this paper,we study the problem of mining association rule with it em constraints in distributed databases,and present a new algorithm for distri buted mining association rules with item constraints called DMA_IC.
该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。
4)  constrained association rules
约束关联规则
5)  multilevel association rules
多层关联规则
1.
Research on parallel mining algorithm of multilevel association rules in cluster;
并行多层关联规则的挖掘算法研究
2.
Optimized Methods for Mining Biological Data Multilevel Association Rules;
生物数据多层关联规则挖掘算法的优化设计
3.
An Algorithm for Mining Biological Data Multilevel Association Rules;
一种基于生物数据的多层关联规则挖掘算法
6)  multi-level association rule
多层关联规则
1.
Combined with the idea of OLAM, the mining of multi-dimension and multi-level association rule on data cube are discussed especially.
重点结合联机分析挖掘的思想,讨论了数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。
补充资料:证据的关联性和可采性
      关联性指证据必须与案件的待证事实有关,能够证明案件的待证事实。可采性指证据必须在法律所容许,可用以证明案件的待证事实。
  
  证据的关联性和可采性是英美法系国家证据法中的重要内容。立法要求当事人提出的证据必须与他的主张和争议事实绝对有关,与案件无关的应予排除,以限制法庭调查的范围。法庭采纳的证据必须具有关联性,但有关联的证据不一定都具有可采性。英美法系国家规定了一系列关于证据可采性的规则,如在一般情况下,传闻证据不得采纳;民事案件中当事人的品格证据不得采纳,刑事案件中除非被告人先提出自己品格良好作为证据,法庭不得采纳品格证据;有关联的证言可能因证人无资格作证或拒绝作证而被排除,等等。英美法系国家允许当事人提出他们认为适当的证据,如一方提出的证据不具有可采性,经对方提出异议,法官可予以制止。
  
  大陆法系国家诉讼中,要求证据必须具有关联性。法官在组织法庭调查时,应明确指出待证事实,严格排除无关联的证据。立法上没有关于证据可采性的繁琐规则,证据是否采纳,由法官自由裁断。但也有若干限制性规定,如非法取得的刑事被告人的供述不得作为证据采纳等。
  
  在中国立法中,也有某些关于证据关联性和可采性的原则性规定。如《中华人民共和国刑事诉讼法》第31条第1款规定,证据必须是能够"证明案件真实情况"的事实;第115条规定,当事人和辩护人对证人、鉴定人发问时,如果审判长认为发问的内容与案件无关,应当制止;除《刑事诉讼法》、《民事诉讼法(试行)》规定的证据种类外,其他材料如匿名信等,不得作为证据;法律规定在证明某些民事法律事实或法律关系时,必须有合同、公证证书等书面证据作证。
  

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参考词条