设最小支持度是30%,下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是。 ID 购买项 1 牛奶,啤酒,尿布 2 面包,黄油,牛奶 3 牛奶,尿布,饼干 4 面包,黄油,饼干 5 啤酒,饼干,尿布 6 牛奶,尿布,面包,黄油 7 面包,黄油,尿布 8 啤酒,尿布 9 牛奶,尿布,面包,黄油 10 啤酒,饼干

为了进行购物篮分析,一家超市对某天深夜来店消费的6位顾客的消费数据进行了统计,下面每个集合都包含了一位顾客购买的物品方便面,矿泉水,火腿肠;{方便面,可乐}仿方便面,矿泉水,火腿肠:泉水火腿肠薯片}方便面可乐火腿肠}仿便面可乐薯片}。在上述6个购物篮中支持度大于或等于50%的频繁项集共有（） 则I->j，“有可能”，等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的概率，为（）。 规则I->J,“有可能”，等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的比例，为（ ） 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 可以考察和分析会员顾客的购物篮质量的是（） 满足最小支持度和最小置信度的关联规则叫（ ?）。 下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 中国大学MOOC: 序列分析经常会用在购物篮分析中。 一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为（） 在商场、超市中挑选到购物篮中的商品,经考虑又不需要了,应将商品（） 购物篮模型（market-basketmodel）：用于描述两类对象之间的一种常见形式的（）关系。 在商场、超市中挑选到购物篮中的商品，经考虑又不需要了，应将商品： 只有非零值才重要的二元属性被称作()，其中购物篮数据就属于这种属性。 地线最小支持力用于计算电杆（） 假定（1）登陆商家网站（2）选择中银电子钱包付款（3）浏览商品，并放入购物车或购物篮（4）确认订购信息完成交易。则使用电子钱包的工作程序为（） 假定（1）登陆商家网站（2）选择中银电子钱包付款（3）浏览商品，并放入购物车或购物篮（4）确认订购信息完成交易。则使用电子钱包的工作程序为 要统一设计简单易懂的促销用语，在现场配置促销手牌、购物篮、商品展示柜，配合员工开口促销（） 通过购物篮分析，我们可以了解消费者购买行为的特定趋势及惯性，进而应用于等相关决策上（） J大型超市所有的购物篮手推车都采购自同一家生产企业。下列选项中，属于该货源策略优点的是（　）。 加油站可通过统一设计较长的促销用语，在现场配置购物篮、商品展示柜，配合员工开口促销，营造销售氛围（）