A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D.頻繁模式挖掘
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A.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>t=<{2}，{3，6}，{8}>
B.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>t=<{2}，{8}>
C.s=<{1，2}，{3，4}>t=<{1}，{2}>
D.s=<{2，4}，{2，4}>t=<{2}，{4}>
A.1，2，3，4
B.1，2，3，5
C.1，2，4，5
D.1，3，4，5
A.頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
B.頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集
C.頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集
D.頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
A.無(wú)向無(wú)環(huán)
B.有向無(wú)環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無(wú)向有環(huán)
A.4
B.5
C.6
D.7
A.OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
B.OLAP的最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP不一樣
C.OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員
D.OLTP以應(yīng)用為核心，是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的
A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)的知道下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同
B.與OLAP應(yīng)用程序不同，OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù)
C.OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP一樣均來(lái)自底層的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，兩者面對(duì)的用戶是相同的
關(guān)于OLAP的特性，下面正確的是（）
（1）快速性
（2）可分析性
（3）多維性
（4）信息性
（5）共享性
A.（1）（2）（3）
B.（2）（3）（4）
C.（1）（2）（3）（4）
D.（1）（2）（3）（4）（5）
A.在線性
B.對(duì)用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
最新試題
相比其他決策分類(lèi)模型，隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有（）。
在訓(xùn)練樣本集中，對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況，處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
戰(zhàn)略集團(tuán)的三種用途（）
投擲一顆骰子，令X表示出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)，那么{X≤4}表示的是（）。
SQL語(yǔ)言由（）組成。
因子分析的作用是（）。
以下企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力系統(tǒng)的組織部分，正確的是（）。
關(guān)聯(lián)分析一般分為兩個(gè)步驟，分別為（）。
關(guān)于logistic回歸的說(shuō)法中不正確的是（）。
建設(shè)投資包括（）等。