UGC NET CS 2018 年 12 月 – II | 问题 30

本文主要介绍了 UGC NET CS 2018 年 12 月 – II 问题 30，对于程序员来说是一个非常重要的问题，下面将分步骤介绍。

问题描述

在使用连接密度受限的可连接图的情况下，用于在多个素材中获取共同信息的技术是什么？

(A) 层次聚类

(B) 扫描工作负载并监视它们

(C) 信息检索

(D) 关联分析

解决方案

根据问题描述，需要解决使用连接密度受限的可连接图，在多个素材中获取共同信息的问题。根据问题解决的需求，我们可以选择 D 选项：关联分析。

关联分析

关联分析是数据挖掘的一种技术，主要用于发现数据集中之间的关联关系。关联分析的目的是通过识别数据中项目之间的关联，预测基于用户的推荐或预测客户可能购买或使用的其他产品或服务。

关联分析的技术是通过确定事物之间的关联关系来实现的。如果两个事物是相关的，那么当一个事物出现时，另一个事物也可能会出现。在数据集中，项集是不同的项的集合，首先要找到频繁项集。频繁项集是指在一个事务数据集中经常同时出现的项的集合。接下来，通过使用关联规则来预测两个或多个项集之间的关联关系。

这种分析可以被应用于多种场景，例如广告推荐、销售策略等方面。通过分析大量的数据，可以找到隐藏在数据中的相关性，从而改善决策和业务流程。

代码片段

# 实现关联分析的 Python 库
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 对数据进行编码
encoded_data = data.applymap(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0)

# 使用 Apriori 算法获取频繁项集
frequent_itemsets = apriori(encoded_data, min_support=0.01, use_colnames=True)

# 使用关联规则获取项之间的关系
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出项集和相关度
print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']])

上述代码片段演示了如何通过 Python 库 mlxtend 来实现关联分析。代码中的 data.csv 代表我们的数据集，可以根据需求进行修改。通过 apriori 函数来找到频繁项集，然后使用 association_rules 函数获取项之间的关系。最后输出项集和相关度。