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【单选题】

下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（）<br /> ID购买项<br /> 1牛奶，啤酒，尿布<br /> 2面包，黄油，牛奶<br /> 3牛奶，尿布，饼干<br /> 4面包，黄油，饼干<br /> 5啤酒，饼干，尿布<br /> 6牛奶，尿布，面包，黄油<br /> 7面包，黄油，尿布<br /> 8啤酒，尿布<br /> 9牛奶，尿布，面包，黄油<br /> 10啤酒，饼干

A、1

B、2

C、3

D、4

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第1题

[] 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

A、A.啤酒、尿布 B、B.啤酒、面包 C、C.面包、尿布 D、D.啤酒、牛奶

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第2题

[多选题] 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

A、啤酒、尿布 B、啤酒、面包 C、面包、尿布 D、啤酒、牛奶

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第3题

[多选题] 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

A、abc B、ad C、cd D、de

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第4题

[单选题] 下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。

A、关联分析 B、分类和预测 C、聚类分析 D、演变分析

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第5题

[单选题] 孤立点挖掘适用于下列哪种场合？（）

A、目标市场分析 B、购物篮分析 C、模式识别 D、信用卡欺诈检测

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第6题

[单选题] 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是（）

A、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集 B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集 C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集 D、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集

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第7题

[判断题] 网上购物的最大特征是消费者的主导性，购物意愿掌握在消费者手中。因此，电子商务将改变人们的消费方式。

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第8题

[单选题] 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（）

A、1，2，3，4 B、1，2，3，5 C、1，2，4，5 D、1，3，4，5

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第9题

[单选题] 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（）。

A、1，2，3，4 B、1，2，3，5 C、1，2，4，5 D、1，3，4，5

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