5 Association_例子
关联规则算法应用实例
关联规则算法应用实例英文回答：Association Rule Mining: A Practical Example.Association rule mining is a powerful technique used in data mining to discover hidden relationships and patterns within large datasets. It aims to identify frequent itemsets and generate rules that describe the co-occurrence of items. This information can be leveraged for various applications, such as market basket analysis, fraud detection, and product recommendation systems.One of the most common examples of association rule mining is market basket analysis. Retailers use this technique to analyze customer purchase data and identify frequently purchased items together. This information can be used to optimize store layout, create targeted promotions, and identify potential cross-selling opportunities.Let's consider an example of market basket analysis. Suppose a retailer has a dataset of customer purchases. The dataset contains the following transactions:text.Transaction 1: {A, B, C}。
CDM中的三种关联
PowerDesigner概念设计模型（CDM）中的3种实体关系CDM是大多数开发者使用PD时最先创建的模型，也是整个数据库设计最高层的抽象。
CDM 是建立在传统的ER图模型理论之上的，ER图中有三大主要元素：实体型，属性和联系。
其中实体型对应到CDM中的Entity，属性对应到CDM中每个Entity的Attribute，在概念上基本上是一一对应的。
但在联系上，CDM有了比较大的扩展，除了保留ER图原有的RelationShip概念之外，还增加了Association，Inheritance 两种实体关系，下面就让我们分别看看这些关系的用法和之间的区别（下图中被标红的工具栏按钮就是用来向实体中添加这些关系的）。
另外，在介绍所有这些CDM中的元素之前，笔者先给出一个很简单的CDM图，是对我们最最熟悉的学校场景的一个建模，下文中提到的所有概念在图中都有体现，大家在看下文的时候可以对照着来看：一.RelationShip(联系)先给出PD手册里对联系的定义：“A relationship is a link between entities. For example, in a CDM that manages human resources, the relationship Member links the entities Employee and Team, because employees can be members of teams. This relationship expresses that each employee works in a team and that each team has employees.” 可见，也许联系的概念真的太简单了吧，所以反而不那么好表述，所以PD的文档里也是用一个例子来说明出现了什么样的情况我们就认为两个实体间是有联系的。
当我们提起实体间联系的时候，最先想到的恐怕是one to one，one to many 和many to many这三种联系类型，这些联系类型也是大家最熟悉的。
gwas 育种例子
gwas 育种例子
全基因组关联分析（Genome-wide Association Study, GWAS）是一种用于识别与复杂性状或疾病相关的基因变异的方法。
在育种领域，GWAS可以用于鉴定与农艺性状、产量、抗病性等相关的基因变异，从而加速育种进程。
以下是一些使用GWAS进行育种的例子：
1. 玉米产量：研究人员使用GWAS技术，鉴定了与玉米产量相关的多个基因变异。
这些变异可以作为育种标记，用于培育高产量的玉米品种。
2. 小麦抗病性：通过GWAS，科学家们发现了与小麦抗病性相关的基因变异。
这些变异可以用于培育抗病性强的小麦品种，提高作物的抗病能力。
3. 水稻耐旱性：在水稻中，研究人员利用GWAS技术，鉴定了与耐旱性相关的基因变异。
这些变异可以为培育耐旱的水稻品种提供指导。
4. 奶牛产奶量：在奶牛育种中，GWAS被用于识别与产奶量相关的基因变异。
这些变异可以作为选择育种的依据，提高奶牛的产奶性能。
5. 苹果品质：在苹果育种中，研究人员利用GWAS技术，鉴定了与苹果品质相关的基因变异。
这些变异可以为培育优质苹果品种提供帮助。
需要注意的是，GWAS虽然能够提供与复杂性状相关的基因变异的信息，但不能直接用于育种。
在实际育种过程中，还需要结合传统的育种方法和分子标记辅助选择等技术，以提高育种效率和准确性。
Memory Training Ⅱ
Memory Training ⅡRetelling in Target Language目的语复述Luo, Yaoguangyg722@CICE,GXNU1.短期记忆训练方法（1）信息组织(organization)①顺序法②方位法③过渡法（连接词）④成分法（整体与部分）⑤关联法（2）大脑重复(mental repetition)（3）信息视觉化(visualization)（4）信息组块化(chunking)（5）信息联想(association)将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来，这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。
如：1.我国的地势从西向东分为三级阶梯。
// 第一级阶梯是青藏高原，平均海拔在4000米以上。
// 然后从青藏高原以北、以东的地区下降到海拔1000至1000米以下的高原和盆地，包括云贵高原、黄土高原、内蒙古高原、四川盆地和塔里木盆地等，这是第二阶梯。
// 东北平原、华北平原、长江中下游平原、东南沿海丘陵、沿海平原海拔多在50米以下，这是第三级阶梯。
将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来，这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。
如：将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来，这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。
如：2.Hurricane Henry moved into northern Florida early yesterdaymorning. Nearly half a million people have had to be evacuated as the 200 km per hour winds uprooted trees, tore roofs off some houses and completely demolished less sturdy ones. In coastal areas many boats were submerged by the 10 meter swell, while others were beached and left stranded with their hulls rippedopen.将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来，这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。
cross-association语言学举例
交叉联想是语言学中一个重要的概念，它指的是在人们对语言进行理解和使用时，通过联想将不同的语义信息或语法结构相互联系起来。
在语言学研究中，交叉联想对于理解语言的组织和语用规律具有重要意义。
下面我们通过几个具体的例子来说明交叉联想在不同语言现象中的应用和影响。
1. 交叉联想在词汇理解中的应用在词汇理解中，交叉联想可以帮助我们理解和记忆单词的意义。
当我们学习英语中的单词“apple”时，我们往往会联想到苹果这种水果，这就是通过交叉联想将单词和具体的事物联系起来，帮助我们更好地理解和记忆单词的意义。
在这个过程中，交叉联想帮助我们建立起单词和事物之间的联系网络，使得我们更容易在实际沟通中准确使用这些词汇。
2. 交叉联想在语法结构中的应用除了在词汇理解中的应用外，交叉联想也在语法结构理解中起着重要作用。
在学习英语语法时，我们会通过交叉联想来理解和记忆不同的句子结构和语法规则。
通过将不同的句子结构进行比较和联系，我们可以更好地理解语法规则的逻辑和用法，从而提高自己的语言表达能力。
3. 交叉联想在跨语言交流中的应用在跨语言交流中，交叉联想也发挥着重要的作用。
当我们学习一门外语时，我们往往会通过将外语单词和自己熟悉的母语单词进行比较和联系，从而更好地理解外语单词的意义和用法。
在这个过程中，交叉联想帮助我们将不同语言之间的联系进行联想和建立，使得我们能够更快地掌握和运用新语言。
交叉联想作为一个重要的语言学概念，在语言理解和使用过程中发挥着重要的作用。
通过交叉联想，我们能够更好地理解和记忆词汇、语法结构，提高语言表达能力，并且在跨语言交流中更快地掌握和运用新语言。
对于语言学研究和语言教学来说，交叉联想都具有重要的理论和实践意义。
交叉联想是语言学研究中一个重要且复杂的概念。
它涉及到人们对于语言的理解和使用过程中，如何通过联想将不同的语义信息或语法结构相互联系起来。
在语言学的研究中，交叉联想不仅对于理解语言的组织和语用规律具有重要意义，而且也对于跨语言交流和语言习得过程中产生了深远的影响。
2022年关于社团的英语作文_an association 5篇
关于社团的英语作文_an association 5篇导读：关于”社团“的英语作文模板5篇，作文题目：an association。
以下是关于社团的中考英语模板，每篇作文均为满分模板带翻译。
关于”社团“的英语作文模板5篇，作文题目：an association。
以下是关于社团的中考英语模板，每篇作文均为满分模板带翻译。
高分英语作文1：an associationDear alumni, as a member of your association, I saw your Sina Weibo. I would like to take this opportunity to express my opinions. I think that I think more activities are due to difficult learning.As a student, we seldom have time to exercise and breathe fresh air. I believe that good physical fitness is a necessary condition. Therefore, more outdoor activities are required Move, as far as I can see, it's quite beneficial to our health.I hope to get your answer, healthy, XXX XXXXXXXXXXX.中文翻译：亲爱的校友们，我作为你们协会的一员看到了你们的新浪微博，我想借此机会发表我的意见，我觉得我想更多的活动是因为有和棘手的学习，作为一个学生，我们很少有时间锻炼身体，呼吸新鲜空气，我相信良好的身体素质是一个必要的条件，因此，更多的户外活动，据我所见，对我们的身体是相当有益的我希望得到你的回答健康你的，xxx XXXXXXXXXXXX。
relation记忆方法
relation记忆方法记忆方法因人而异，但有一些通用的技巧可以帮助你更容易记忆关系（relations）。
1. 联想法（Association）：将关系与你已经熟悉的事物联系起来。
例如，将关系与你的日常经验、具体的例子或形象化的图像联系起来，这有助于加强你对关系的记忆。
2. 故事法（Storytelling）：将关系串联成一个有趣的故事。
通过将关系融入一个有情节的故事中，你可以更容易地记住它们，因为大脑更喜欢处理和记忆连贯的信息。
3. 缩写和首字母缩写（Acronyms and Initials）：将关系中的关键词转换为首字母，然后创建一个简短的缩写。
这有助于在脑中形成一个容易记忆的模式。
4. 图表和图形（Charts and Graphics）：制作图表、图形或概念地图，将关系可视化。
通过视觉方式呈现信息，你可以更容易地理解和记住不同元素之间的关系。
5. 重复和复习（Repetition and Review）：多次重复学习关系，以加强记忆。
定期回顾关系，帮助巩固信息，防止遗忘。
6. 与已知知识联系（Connect to Prior Knowledge）：将新学到的关系与你已经知道的信息联系起来。
通过建立与已有知识的关联，你可以更轻松地记住新的关系。
7. 分解复杂关系（Break Down Complex Relations）：如果关系较为复杂，尝试将其分解为更小的部分，逐步学习和记忆。
这可以让学习变得更加可管理和容易。
8. 讲解给他人听（Teaching Others）：通过向别人解释关系，你可以加深对其的理解，并加强你对关系的记忆。
这种教学过程迫使你更深入地理解信息。
9. 使用记忆宫殿法（Method of Loci）：将关系与具体的地点或场景相关联，形成一个“记忆宫殿”。
当你回忆这个场景时，就能想起关系。
不同的记忆方法可能适用于不同的人，因此可以尝试结合多种方法，找到对你最有效的方式。
Mybatis中collection和association的使用区别详解
Mybatis中collection和association的使⽤区别详解最近⼀直把collection和association弄混，所以为了增强⾃⼰的记忆，就撸⼀个关系出来算是总结罢了1. 关联-association2. 集合-collection⽐如同时有User.java和Card.java两个类User.java如下:public class User{private Card card_one;private List<Card> card_many;}在映射card_one属性时⽤association标签, 映射card_many时⽤collection标签.所以association是⽤于⼀对⼀和多对⼀，⽽collection是⽤于⼀对多的关系下⾯就⽤⼀些例⼦解释下吧association-⼀对⼀⼈和⾝份证的关系下⾯是pojopublic class Card implements Serializable{private Integer id;private String code;//省略set和get⽅法.}public class Person implements Serializable{private Integer id;private String name;private String sex;private Integer age;//⼈和⾝份证是⼀对⼀的关系private Card card;//省略set/get⽅法.}下⾯是mapper和实现的接⼝package com.glj.mapper;import com.glj.poji.Card;public interface CardMapper {Card selectCardById(Integer id);}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapperPUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN""/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.glj.mapper.CardMapper"><select id="selectCardById" parameterType="int" resultType="com.glj.poji.Card">select * from tb_card where id = #{id}</select></mapper>package com.glj.mapper;import com.glj.poji.Person;public interface PersonMapper {Person selectPersonById(Integer id);}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapperPUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN""/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.glj.mapper.PersonMapper"><resultMap type="com.glj.poji.Person" id="personMapper"><id property="id" column="id"/><result property="name" column="name"/><result property="sex" column="sex"/><result property="age" column="age"/><association property="card" column="card_id"select="com.glj.mapper.CardMapper.selectCardById"javaType="com.glj.poji.Card"></association></resultMap><select id="selectPersonById" parameterType="int" resultMap="personMapper"> select * from tb_person where id = #{id}</select></mapper>PersonMapper.xml 还使⽤association的分步查询。
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Person
Basket
A
B C D
薯片, 沙司, 曲奇, 饼干, 可乐, 啤酒
生菜, 菠菜, 桔子, 芹菜, 苹果, 葡萄 薯片,沙司, 披萨, 蛋糕 生菜,菠菜, 牛奶, 黄油
项集I是什么? 事务ID B的T是什么? s(薯片=>沙司) 是什么? c (薯片=>沙司)是什么?
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Mining Association Rules -- Example
Transaction ID 2000 1000 4000 5000 Items Bought A,B,C A,C A,D B,E,F
Min. support 50% Min. confidence 50%
Frequent Itemset Support {A} 75% {B} 50% {C} 50% {A,C} 50%
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案例3：基于频繁树的关联规则算法
事务数据库
TID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Items I2,I1, I5 I2,I4 I2,I3,I6 I2,I1, I4 I1,I3 I2,I3 I1,I3 I2,I1,I3,I5 I2,I1, I3
P e r i o d 1 P e r i o d 2 P e r i o d 3 P e r i o d 4 6 5 1 2 6 5 5 6 1 2 5 8 6 5 1 0 6 5 6 5 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 8 0
7
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• 由abc 和abd 连接得到abcd • 由acd 和ace 连接得到acde
– 剪枝:
• 因为ade 不在L3中,则acde 被剪除
– C4={abcd}
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如何计算候选项集的支持度?
• 为何候选项集的支持度的计算是一个问题?
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FP Growth算法 (Han, Pei, Yin 2000)
• Apriori算法的一个有问题的方面是其候选 项集的生成 – 指数级增长的来源 • 另一种方法是使用分而治之的策略(divide and conquer) • 思想: 将数据库的信息压缩成一个描述频繁 项相关信息的频繁模式树
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13
利用FP-树进行频繁模式挖掘
• 思想: 频繁模式增长 – 递归地增长频繁模式借助模式和数据库划分 • 方法 – 对每个频繁项,构建它的条件模式基,然后构建它 的条件FP-树. – 对每个新创建的条件FP-树重复上述过程 – 直至结果FP-树为空,或者它仅包含一个单一路径. 该路径将生成其所有的子路径的组合,每个组合 都是一个频繁模式.
次数
1，1 2，2 5，3 3，3 5，3 2，2 2，2 1，1 2，1
1项集
空 {1}，{2} {3}，{4} {5}，{6}
次数
空 7，7 6，5 3，2
KH KF’
{1346}
1
{134}{146} {346}{136} {234}
1，1 1，1 1
空
空
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Itemset
sup 2 3 3 3
L1
{A} {B} {C} {E}
{D}
{E} Itemset sup
1
3
L2
{A, B}
{A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E}
1
2 1 2 3 2
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
– 候选项集的总数可能是巨大的 – 一个事务可能包含多个候选项集
• 方法:
– 候选项集被存储在一个哈希树 – 基于划分的方法 – 采样方法,在给定数据的一个子集挖掘
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4
频繁模式挖掘的挑战
• 挑战 – 多次扫描事务数据库 – 巨大数量的候选项集 – 繁重的计算候选项集的支持度工作 • 改进 Apriori: 大体的思路
I t e m s a s s o c i a t e d w i t h t h e t r a n s a c t i o n s w h e r e t h e y o c c u r i n
A s s o c i a t i o n R u l e s W i t h M i n i m u m S u p p o r t o f 5 0 %
15
FP-树 构建
按支持度降序排列
Itemset {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} Support count 6 7 6 2 2 Itemset {I2} {I1} {I3} {I4} {I5} Support count 7 6 6 2 2
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16
FP-树 构建
创建根结点
I2 I1 I3 1 1 0
null (I2,1) (I1,1)
I4
I5
0
1
(I5,1)
扫描数据库 事务1: I1, I2, I5 排序: I2, I1, I5 处理事务 以项的顺序增加结点 标注项及其计数 维护索引表
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Example
9 0 8 0
S e a s o n a l i t y A n a l y s i s
7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 0 P e ri o d 2 1 3 4
案例1：The Apriori 算法—一个示例
Database TDB
Tid
10 20 30 40 Itemset sup 2 3 3
Items
A, C, D B, C, E A, B, C, E B, E Itemset {A, C} {B, C} sup 2 2
C1 1st scan C2
{A} {B} {C}
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Defining the Data
• JC Penney catalog data • StoreID, CustomerID, Date, Time, ItemID, TotalDollarAmt, Quantity
{B, E}
{C, E} Itemset {B, C, E}
3
2
C3
3rd scan
Itemset
sup 2
{C, E}
L3
{B, C, E}
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2
Apriori算法的重要细节
• 如何生成候选项集?
– 步骤 1: 自连接 Lk – 步骤 2: 剪枝 • 如何计算候选项集的支持度? • 候选项集生成的示例 – L3={ abc, abd, acd, ace, bcd } – 自连接: L3*L3
R u l e s w i t h S u p p o r t i n gC o n f i d e n c e I t e m T r a n s a c t i o n s S u p p o r t > 5 0 % T r a n s a c t i o n s t h e I t e m O c c u r s i n O r a n g e = > C o l a 1 , 2 , 5 7 5 % O r a n g e 1 , 2 , 3 , 5 C o l a = > O r a n g e 1 , 2 , 5 7 5 % C o l a 1 , 2 , 4 , 5 C o l a = > W a t e r 1 , 4 , 5 7 5 % W a t e r 1 , 4 , 5 W a t e r = > C o l a 1 , 4 , 5 1 0 0 % M i l k 2 , 5 L e m o n 3 , 6
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9
例2：基于分类搜索的关联规则算法案例
事务T {1,2} {1,5} {2,3} {4,6} {1,2,3} {2,3,4} {1,2,4,5} {1,3,4,6}C(T)ຫໍສະໝຸດ 名称122
1
2
分类
1
2
1
4项集 次数 T KF
支持度计数
Itemset
{I1} {I2} {I3} {I4} {I5} {I6}
频繁1-项集
Itemset {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} Support count 6 7 6 2 2
Support count 6 7 6 2 2 1
•最小支持度为20% (计数为 2)
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