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crm系统有哪些强大的地方

根据规则中Return L=U^L^;

其核心思想可表示为以下流程®:

L| =find __ frequent _ l-itemsets( D); for (k = 2;L|^_, 7^(I>;k++) j Ck = apriori _gen( Lk_i ,min _sup) ;//新的候选集 for all transactions I e Dj Ci = subset (Q, t);//亊务t中包含的候选集 for all candidates c e C, c.count++;

= { c e C I c.count ^min _ sup|

①注:此处保持计算机语言格式,crm不区分英文字母正斜体,标点符号必须 为英文输入法下标点符号格式。

(3.13)

其中,为记录总数;rii.,、分别为属性% 和属性 的记录数。49er搜索算法采用克莱姆(Cramer)的系数来度 量频率表的预测强度。对于一个大小为4/_„„></1^„^的频率表, Cramer的1^手、数可定义为如(3.14)式所示:

若值愈大,则表明预测强度愈大,相应厲性之间的相关 性就愈强。通过使用V■和(?,49er搜索算法就可对搜索过程中 的每一个假设模式评价其充分性和预测能力。一般地,G值的 默认门限设为(?r=10-5,值的门限为0.5。(?值和值必须 同时使用才能决定假设模式的有效性。如果并且 则该模式存在;否则就将其归为碰假模式而予以抛弃。对100 个随机关系应用49er搜索算法检验其模式的有效性,仅有1个 被误测为有效模式。

对于模型结果输出为多变fii:复杂数据的情况,为了很好地 对模型结果做出解释,可以运用对应分析方法,详见附录B。如果检验结果超过预定接收门限,则将对应假设作为REGU-larity。 充分性(Significance)定义为由独立变S随机产生的 给定模式的概率(?。值越接近0,模式的随机性就越小;相反 ■?值越接近1,模式的随机性越大。值可根椐AfZ统计和频率表 的自由度来计算。AT2描述了频率裴的实际值和期望值之间的 距离。