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  • 第2章 电子商务案例模型;1.1.1 什么是电子商务模式;商务模式包含如下三个要素;是指在网络环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式 分析一个企业的电子商务模式需要讨论以下内容客户价值商业范围定价收入来源...
  • 在人工智能的浪潮下,现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念,以免不落后于...类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品,无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示,客户专业的安全运维...

      在人工智能的浪潮下,现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念,以免不落后于潮流。但是产品归产品,技术归技术。就人工智能当下的成熟度而言,笔者认为至少在信息安全领域,由专业的安全专家团队利用庞大的项目经验、客户运维经验组成的各类安全规则库能力依然是优于AI引擎的。类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品,无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示,客户专业的安全运维部门还是更依赖于基于规则库的SIEM。

      当然,本篇文章并不是对比机器学习与传统规则库在安全领域的孰是孰非,而主要是介绍基于规则的安全事件关联分析模型。在这个模型之下,整个系统将以网络安全审计系统、终端安全Agent、服务器/业务系统日志、以及其他安全设备告警信息为基础,将与业务和安全息息相关的数据汇总分析,进而利用规则库将真正具有威胁的事件还原出来。具体的清洗流程如下:

      如上图所示,我们的核心目标是从海量审计数据中筛选出真实的、值得关注的告警事件。因此,流程需要执行预处理、日常行为汇总、规则库自动匹配、人工处置等步骤,以确保告警事件等到有效清洗。

      整个业务流程第一步是数据采集,只有采集到分析系统关键数据才能有效提取具有威胁的告警事件,因此很多SIEM系统主打全量日志采集,将整个信息系统所有的网络通信以PCAP包采集、留存,将下到终端电脑开机、上到业务系统CPU利用率等日志全部打包。诚然,这样的采集方式必然能够采集足够多的数据进行更精确的分析,但是分析日志量过大导致的系统运行效率问题也是各种安全运维部门不得不面临的问题。笔者认为,安全事件关联分析模型所需的日志数据,以日常安全运维经验为出发,适当设置,分类采集即可。一个好的关联分析模型应具备自我完善机制,能够在分析过程中判断现有数据源是否满足分析需求。而自我完善机制的实现则可使整个分析系统的日志是一个渐进明细的过程,开始的日志采集量可能设置上确实存在偏差或不足,但经过不断完善和补充,将分析所需的日志逐步增加,则即能够满足关联需求,又能够减少日志采集量提高效率。

      讲了一些关于数据采集的方案描述,我们来看下数据采集的后续流程。数据经由采集器采集到位后,先进行预处理,满足系统格式要求。经过完整性校验、数据去重、原始数据格式化等步骤,将采集器获取的数据转化为能够为后续流程所用的元数据信息。元数据信息需要经过两方面处理,一方面通过统计算法,将网络各节点互相通信的协议、端口、子网、源目的IP、物理位置等信息进行综合分析,得出网络中各节点常见访问的应用、传输的协议、所在子网和位置等日常信息,并整理为日常行为数据库。

      

      另一方面,元数据信息需要进行一系列的匹配流程。首先,元数据信息需要和信任库进行匹配。信任库记录了由网络管理员配置的各类合规数据,包括信任协议、信任源目的IP、信任端口、信任主机、信任域名等信息。信任库能描述日常业务中安全、可靠各类行为,因此一旦元数据信息与信任库匹配,则可判定为非告警事件,流程结束。

          如果元数据信息未能匹配信任库,则需要与漏洞库、攻击库、病毒库等一系列针对恶意行为的规则库进行匹配,一旦匹配相关内容,则产生适配结果,则判断为告警,将事件确定下来。如果元数据未能匹配规则库,则需要利用之前步骤建立的日常行为数据库进行对比,通过特定算法打分、判定,确认元数据行为与日常行为的匹配度,当匹配度超过阈值时,判研为正常流量,不予处理。

          考虑到非日常行为并不能直接断定为网络攻击,因此,不能匹配信任库、规则库和日常行为数据库的元数据需要人工进行判定。人工判定可运用沙箱技术进行辅助,通过将虚拟执行环境中运行的结果展示给管理员,能够更好的辅助人工进行告警判定。如果人工判定结果为告警事件,则元数据成为告警数据之一。如果人工判定为非告警事件,不仅告警判研流程结束,且该元数据通过规则存入日常行为数据库,为后续自动判研做知识储备。

      如果人工告警仍不能判定元数据是否为告警事件,则需要调整采集器收集数据的范围,将数据采集类型扩大,以便下次同类型数据能够准确分析出判研结论。这就是前面所说数据采集的自我完善机制。在人工告警判定过程中,免不了安全专家、业务专家的接入,而这些人力分析过程将会根据分析人员实际的知识储备和经验进行分析,如果采集的数据不满足判定条件,相关分析人员也能够判断需要哪些条件和参数才能够进行准确判断。因此在安全运维部门的介入下,可以人工调整相关采集策略,确保相关采集器能够更精准的采集到所需数据。

          经过预处理、日常行为汇总、规则库自动匹配、人工处置等步骤后,我们最终可得出真实度较高,噪音较少的,真正具备威胁的告警事件。

    转载于:https://www.cnblogs.com/lslsnake-pm/p/8366627.html

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  • 模型是基于移除分辨系数的灰关联分析, 案例是评价台湾地区 路面管理系统的最佳化优选问题. 应用德菲法搜集的案例数据显示了省道和县、乡道主管部门对软件的认知差异和 需求偏好. 采用理想解趋近法(TO ...
  • 分享给大家供大家参考,具体如下:多表查询是模型层的重要功能之一, Django提供了一套基于关联字段独特的解决方案.ForeignKey来自Django官方文档的模型示例:from django.db import modelsclass Blog(models.Model):...

    本文实例讲述了Django框架多表查询。分享给大家供大家参考,具体如下:

    多表查询是模型层的重要功能之一, Django提供了一套基于关联字段独特的解决方案.

    ForeignKey

    来自Django官方文档的模型示例:

    from django.db import models

    class Blog(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=100)

    tagline = models.TextField()

    class Author(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=50)

    email = models.EmailField()

    class Entry(models.Model):

    blog = models.ForeignKey(Blog)

    authors = models.ManyToManyField(Author)

    headline = models.CharField(max_length=255)

    body_text = models.TextField()

    pub_date = models.DateField()

    mod_date = models.DateField()

    n_comments = models.IntegerField()

    n_pingbacks = models.IntegerField()

    rating = models.IntegerField()

    class ForeignKey

    ForeignKey字段接受一个Model类作为参数, 类型与被参照的字段完全相同:

    blog = models.ForeignKey(Blog)

    ForeignKey.to_field

    关联到的关联对象的字段名称。默认地,Django 使用关联对象的主键。

    blog = models.ForeignKey(Blog, to_field=Blog.name)

    ForeignKey.db_constraint

    Django Model的ForeignKey字段的主要功能是维护一个一对多的关系, 以进行关联查询.

    只有在db_constraint=True时Django model才会在数据库上建立外键约束, 在该值为False时不建立约束.

    默认db_constraint=True.

    ForeignKey.related_name

    这个名称用于让关联的对象反查到源对象.

    如果你不想让Django 创建一个反向关联,请设置related_name 为 '+' 或者以'+' 结尾.

    ForeignKey.related_query_name以ForeignKey.related_name作为默认值, 两者功能的具体说明请参见相关文档

    使用ForeignKey查询

    前向查询

    若关系模型A包含与模型B关联的关联字段, 模型A的实例可以通过关联字段访问与其关联的模型B的实例:

    >>> e = Entry.objects.get(id=2)

    >>> e.blog # Returns the related Blog object.

    修改e.blog并调用save方法存入数据库

    >>> e.blog = some_blog

    >>> e.save()

    如果ForeignKey 字段有null=True 设置(即它允许NULL值),可以分配None来删除对应的关联性

    >>> e = Entry.objects.get(id=2)

    >>> e.blog = None

    >>> e.save() # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ...;"

    Django提供了一种使用双下划线__的查询语法:

    >>> Entry.objects.filter(blog__name='Beatles Blog')

    反向查询

    被索引的关系模型可以访问所有参照它的模型的实例,如Entry.blog作为Blog的外键,默认情况下Blog.entry_set是包含所有参照Blog的Entry示例的查询集,可以使用查询集API取出相应的实例。

    >>>b = Blog.objects.get(id=1)

    >>>b.entry_set.all()

    Entry.blog的related_name和related_query_name可以设置该查询集的名字。

    ManyToManyField

    来自Django官网的示例:

    from django.db import models

    class Person(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=50)

    class Group(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=128)

    members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership', through_fields=('group', 'person'))

    class Membership(models.Model):

    group = models.ForeignKey(Group)

    person = models.ForeignKey(Person)

    inviter = models.ForeignKey(Person, related_name="membership_invites")

    invite_reason = models.CharField(max_length=64)

    class ManyToManyField

    ManyToManyField.through

    Django 会自动创建一个表来管理多对多关系, 若要手动指定关联表则需要使用through关键字参数.

    ManyToManyField.through_fields

    上文示例中Membership 有两个外键指向Person (person 和inviter),这使得关联关系含混不清并让Django 不知道使用哪一个。

    在这种情况下,必须使用through_fields 明确指定Django 应该使用哪些外键

    through_fields 接收一个二元组('field1', 'field2'),其中field1 为指向定义ManyToManyField 字段的模型的外键名称(本例中为group),field2 为指向目标模型的外键的名称(本例中为person).

    ManyToManyField.db_table

    默认情况下,关联表的名称使用多对多字段的名称和包含这张表的模型的名称以及Hash值生成,如:memberShip_person_3c1f5

    若要想要手动指定表的名称,可以使用db_table关键字参数指定.

    others

    下列API和ForeignKey中的同名API相同.

    ManyToManyField.db_constraint

    ManyToManyField.related_name

    ManyToManyField.related_query_name

    使用ManyToManyField查询

    多对多关系和ForeignKey具有相似的API.

    >>>e = Group.objects.get(id=3)

    >>>e.members.all() # Returns all members objects for this Group.

    反向查询:

    >>>a = Person.objects.get(id=1)

    >>>a.group_set.all()

    同样related_name可以设置反向查询集的名称。

    添加删除关联

    因为ManyToManyField自动维护关联表,程序员不便于直接访问.ManyToManyField提供了API用于添加和删除关联(即through表中的记录).

    使用一个自动维护through表的模型作为示例:

    class User(models.Model):

    user_id = models.IntegerField(primary_key=True)

    class Flight(models.Model):

    flight_id = models.IntegerField(primary_key=True)

    reserve = models.ManyToManyField(User, related_name='flight_reserve')

    首先获得要进行关联的Flight和User实例:

    flights = Flight.objects.filter(flight_id=flight_id)

    if flights.count() != 0:

    flight = flights[0]

    users = User.objects.filter(id=user_id)

    if users.count() != 0:

    user = users[0]

    通过拥有关联字段的Flight实例进行添加关联操作:

    flight.reserve.add(user)

    flight.save()

    删除操作与这类似:

    flight.reserve.remove(user)

    flight.save()

    希望本文所述对大家基于Django框架的Python程序设计有所帮助。

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  • 文章目录灰色关联分析一、概述二、模型实现1. 应用一:进行系统分析2. 应用二:进行综合评价问题三、模型扩展(★) 一、概述   一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有...

    灰色关联分析

      灰色关联分析的基本思想 是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之则越小。

      此方法可用于 进行系统分析,也可应用于对问题 进行综合评价



    一、概述

      一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有许多种因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。人们常常希望知道在众多的因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素;哪些因素对系统发展影响大,哪些因素对系统发展影响小;哪些因素对系统发展起推动作用需强化发展,哪些因素对系统发展起阻碍作用需加以抑制;这些都是系统分析中人们普遍关心的问题。例如,粮食生产系统,人们希望提高粮食总产量,而影响粮食总产量的因素是多方面的,有播种面积以及水利、化肥、土壤、种子、劳力、气候、耕作技术和政策环境等。为了实现少投人多产出,并取得良好的经济效益、社会效益和生态效益,就必须进行系统分析。


    二、模型实现

    灰色关联分析步骤实现大致分为以下几个步骤:

    1. 指标正向化
    2. 确定分析数列
    3. 对变量进行预处理
    4. 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数
    5. 计算灰色关联度,并得出结论

    在实际建模中,以上步骤不是特别固定,要根据实际的问题进行分析,下面拿两道例题进行说明。


    1. 应用一:进行系统分析

      下表为某地区国内生产总值的统计数据(以百万元计),问该地区从 2000 年到 2005 年之间,哪一种产业对 GDP 总量影响最大。
    在这里插入图片描述


    第一步:指标正向化

     所谓正向化处理,就是将极小型、中间型以及区间型指标统一转化为极大型指标。具体的正向化方法请查看:TOPSIS法(优劣解距离法)

     最终得到正向化处理的矩阵为X:
    X=[x11x12x1mx21x22x2mxn1xn2xnm] X= \begin{bmatrix} x_{11} & x_{12} & \cdots &x_{1m} \\ x_{21}& x_{22} & \cdots &x_{2m} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{n1}& x_{n2} & \cdots &x_{nm} \end{bmatrix}

    因为指标变量 国内产值、第一产业、第二产业、第三产业 都是为正向化指标,因此无需正向化。


    第二步:确定分析数列

    1. 母序列(又称参考数列,母指标):能反映系统应为特征的数据序列,其类似于因变量 YY,此处记为 x0x_0
    2. 子序列(又称比较数列,子指标):影响系统行为的因素组成的数据序列,其类似于自变量 XX,此处级位x1,x2,,xm(x_1,x_2,\cdots,x_m)

    在本例中,国内总产值就是母序列,第一、第二和第三产业就是子序列。


    第三步:对变量进行预处理

    对变量进行预处理的目的:1. 去除量纲的影响 2. 缩小变量范围简化计算

      对母序列和子序列中的每个指标进行预处理,先求出每个指标的均值,再用该指标中的每个元素都除以其均值。

    设标准化矩阵为 ZZZZ 中元素记为 zijz_{ij}
    zij=xijxˉij z_{ij}=\frac{x_{ij}}{\bar x_{ij}}
    得到标准化矩阵 Z:
    Z=[z11z12z1mz21z22z2mzn1zn2znm] Z= \begin{bmatrix} z_{11} & z_{12} & \cdots &z_{1m} \\ z_{21}& z_{22} & \cdots &z_{2m} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ z_{n1}& z_{n2} & \cdots &z_{nm} \end{bmatrix}

    本例中,得到的最终标准化矩阵矩阵为:
    在这里插入图片描述


    第四步:计算子序列中各个指标与母序列的关联系数

    定义灰色系数,即各指标的关联系数为:
    y(x0(k),xi(k))=a+ρbx0(k)+xi(k)+ρb(i=1,2,,m,k=1,2,,n) y(x_0(k),x_i(k))=\frac{a+\rho b}{\mid x_0(k)+x_i(k)\mid + \rho b}\quad( i=1,2,\cdots,m,\quad k=1,2,\cdots,n)

    其中a 为两极最小差,b 为两极最大差,ρ 为分辨系数(一般取值0.5)

    a=miniminkx0(k)xi(k)b=maximaxkx0(k)xi(k) a=\mathop{min}\limits_{i}\mathop{min}\limits_{k} \mid x_0(k) -x_i(k)\mid\\ b=\mathop{max}\limits_{i}\mathop{max}\limits_{k} \mid x_0(k) -x_i(k)\mid

    那么根据以上步骤首先得出中间的差值矩阵:
    在这里插入图片描述
    根据以上矩阵得出 两级最小差 aa = 0.0006,两级最大差 bb = 0.1862。

    最后根据关联系数公式,最终计算得出关联系数矩阵:

    在这里插入图片描述

    举例说明:0.4751=(a+ρb)(x0(1)x1(1)+ρb)=(0.0006+0.5×0.1862)(0.1041+0.5×0.1862)0.4751 = \frac{( a + ρb ) }{( | x_0(1)-x_1(1) | + ρb )} = \frac{( 0.0006 + 0.5×0.1862)}{(0.1041 + 0.5×0.1862)}


    第五步:计算灰色关联度,并得出结论

    定义 y(x0,xi)y(x_0, x_i) 为灰色关联度,即将关联系数矩阵每列求均值。

    y(x0,xi)=1nk=1ny(x0(k),xi(k)) y(x_0,x_i)=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}{y(x_0(k),x_i(k))}

    那么我们得出: y(x0,x1)=0.5084y(x0,x2)=0.6243y(x0,x3)=0.7573y(x_0, x_1)= 0.5084,y(x_0, x_2) = 0.6243,y(x_0, x_3) = 0.7573。

    最终我们得出该地区在2000年至2005年间的国内总产值受第三产业影响最大。


    2. 应用二:进行综合评价问题

    综合评价问题的步骤大致分为以下几步:

    1. 对指标进行正向化
    2. 对正向化矩阵进行预处理
    3. 将预处理后的具有真每一行取出最大值构成母序列
    4. 计算各个指标与母序列的灰色关联度
    5. 计算各个指标的权重
    6. 计算每个评价对象的得分

      上面步骤加红的部分,值得注意,当指标间没什么关系的时候,选择每行中最大的构成母序列。

      前四步,与上文的应用一对应,接下来求得指标的权重是将求得的灰色关联度进行归一化。然后计算每个评价对象的得分。上文我们通过标准化处理得到标准化矩阵 Z:
    Z=[z11z12z1mz21z22z2mzn1zn2znm] Z= \begin{bmatrix} z_{11} & z_{12} & \cdots &z_{1m} \\ z_{21}& z_{22} & \cdots &z_{2m} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ z_{n1}& z_{n2} & \cdots &z_{nm} \end{bmatrix}

    最后计算每个评价对象的得分:
    Sk=i=1mZkiωi,k=1,2,,n S_k=\sum_{i=1}^{m}{Z_{ki}\omega_i},\quad k=1,2,\cdots,n


    三、模型扩展(★)

    1. 选择用标准化回归或者灰色关联分析的具体时机:
      当样本个数 n 较大时,一般使用标准化回归。当样本个数较少时,选择使用灰色关联分析。
    2. 如果母序列中含有多个指标应如何分析?
      例如:Y1 和 Y2 是母序列,X1,X2,…,Xm 是子序列。那么应首先计算 Y1 和 X1,X2,…,Xm 的灰色关联度进行分析,然后再计算 Y2 和 X1,X2,…,Xm 的灰色关联度进行分析。
    3. 灰色关联分析与熵权法都可进行客观的赋权,主要区别在于熵权法是根据数据的变异程度进行赋权,而灰色关联分析是根据序列几何形状的相似程度来进行赋权。这里推荐用熵权法,如果要用灰色关联分析,那么就需要有相应的统计图,这样更具说服力。
    4. 灰色数学的相关概念是国人提出来的,美赛不建议用!

    本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路,如果大家发现文章中有不正确的地方,欢迎大家在评论区留言哦~

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  • 此外,在小型企业场景中,我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘?如前所述,Apriori算法用于关联规则挖掘。现在,什么是关联规则挖掘?关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁...

    数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术,用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法,以及Apriori算法的用法。此外,在小型企业场景中,我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。

    什么是关联规则挖掘?

    如前所述,Apriori算法用于关联规则挖掘。现在,什么是关联规则挖掘?关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。

    例如,了解客户的购买习惯。通过查找顾客放置在其“购物篮”中的不同商品之间的关联和关联,可以得出重复的模式.

    识别产品/商品之间的关联的过程称为关联规则挖掘。为了实现关联规则挖掘,已经开发了许多算法。Apriori算法是其中最受欢迎的算法,而且可以说是最有效的算法。让我们讨论什么是Apriori算法。

    什么是先验算法?

    Apriori算法假定频繁项集的任何子集都必须是频繁的。

    假设包含{葡萄酒,薯条,面包}的交易也包含{葡萄酒,面包}。因此,根据Apriori原理,如果{酒,薯条,面包}很频繁,那么{酒,面包}也必须很频繁。

    Apriori算法如何工作?

    Apriori算法中的关键概念是,它假定一个频繁项集的所有子集都是频繁的。同样,对于任何不频繁的项目集,其所有超集也必须不频繁。

    让我们在一个非常著名的业务场景市场篮分析的帮助下,尝试并理解Apriori算法的工作原理。

    这是一个小时内包含六个事务的数据集。每个事务都是0和1的组合,其中0表示不存在某项,而1表示其存在。

    交易编号

    葡萄酒

    薯片

    面包

    牛奶

    1

    1个

    1个

    1个

    1个

    2

    1个

    0

    1个

    1个

    3

    0

    0

    1个

    1个

    4

    0

    1个

    0

    0

    5

    1个

    1个

    1个

    1个

    6

    1个

    1个

    0

    1个

    我们可以从这种情况下找到多个规则。例如,在葡萄酒,薯条和面包的交易中,如果购买了葡萄酒和薯条,那么客户也会购买面包。

    {葡萄酒,薯条} => {面包}

    现在我们知道了找出有趣规则的方法,让我们回到示例中。在开始之前,让我们将支持阈值固定为50%。

    步骤1:创建所有交易中出现的所有项目的频率表

    项目

    频率

    葡萄酒

    4

    薯片

    4

    面包

    4

    牛奶

    5

    步骤2:根据支持阈值查找重要项目

    支持阈值= 3

    项目

    频率

    葡萄酒

    4

    薯片

    4

    面包

    4

    牛奶

    5

    步骤3:从重要的项目开始,使成对的商品与订单无关

    项目

    频率

    葡萄酒,薯条

    3

    葡萄酒,面包

    3

    葡萄酒,牛奶

    4

    薯条,面包

    2

    薯片,牛奶

    3

    面包,牛奶

    4

    步骤4:根据支持阈值找到重要项目

    项目

    频率

    葡萄酒,牛奶

    4

    面包,牛奶

    4

    第5步:根据第4步中的重要商品,三件一起购买的商品

    项目

    频率

    葡萄酒,面包,牛奶

    3

    {酒,面包,牛奶}是从给定数据中获得的唯一重要项目集。但是在实际场景中,我们将有数十个项目可用来构建规则。然后,我们可能必须制作四对/五对项集。

    Python中的Apriori算法-市场篮子分析

    问题陈述

    一家零售商店的经理正在尝试找出六个商品之间的关联规则,以找出哪些商品更经常一起购买,以便他可以将这些商品放在一起以增加销量。

    数据集

    以下是第一天的交易数据。此数据集包含6个项目和22个交易记录。

    使用Python进行市场购物篮分析

    我们将实现Apriori算法,以帮助经理进行市场分析。

    步骤1:导入库

    步骤2:载入资料集

    步骤3:浏览记录

    步骤4:查看

    步骤5: 将Pandas DataFrame转换为列表列表

    步骤6:建立Apriori模型

    步骤7:打印出规则数量

    步骤8:浏览规则

    第一条规则的支持值为0.5。该数字是通过将包含“牛奶”,“面包”和“黄油”的交易数量除以交易总数而得出的。

    该规则的置信度为0.846,这表明在同时包含“牛奶”和“面包”的所有交易中,也有84.6%的交易包含“黄油”。

    提升1.241告诉我们,同时购买“牛奶”和“黄油”的顾客购买“黄油”的可能性是“黄油”的默认可能性的1.241倍。

    如果您有任何疑问,请在下面发表评论。

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  • laravel一对一关联模型

    2021-04-20 15:16:25
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  • 关联模型(重点+难点) 关联模型就是绑定模型(表)的关系(关联表),后续需要使用联表的时候就可以直接...注意:在写关联模型的时候要分析出是谁关联谁,谁做主动关联模型?当前的案例是文章关联作者,需要关联
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  • 基于充分考量失效机理的分析目的,采用了“元器件-失效模式-失效机理-影响因素”相关联分析方法,通过相关物理模型和一个电子产品分析案例,实现了利用这一方式确定高风险环节和分析可靠性的全过程,得到了这一...
  • 聚类分析案例

    2017-04-01 13:54:00
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  • 关系数据库和其他信息存储中的大 量数据的项集之间发现有趣的频繁出现的模式 关联和相关性 应用: 购物篮分析分类设计捆绑销售和亏本销售分析 Web日志(点击流)分析,和DNA序列分析 尿布与啤酒典型关联分析案例 ...
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  • Aris 系统架构分析,欢迎大家探讨学习!谢谢!祝学习进步!  Aris-集成信息系统体系结构(Architecture of Integrated Information System,)是德国萨尔大学(University of the Saarland,Saarbrucken,Germany)...
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