根据下面的购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。  TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de

利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，若采用合并策略，则由候选产生过程得到4-项集不包含（）

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考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（）

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支持度表示前项与后项在一个数据集中同时出现的频率。

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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。

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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。

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数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）

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如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。

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