AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個階段。

物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時長定界流程，當(dāng)下列哪些過程時延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理（）

高鐵用戶識別基于以下哪些信息（）

客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評價。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（）

DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括（）

KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘，那么置信度是（）。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。