挖掘

当在 Business Intelligence Development Studio 中浏览模型时，可以使用 Microsoft 一般内容树查看器 查看信息， Business Intelligence Development Studio 和 SQL Server Management Studio 中均提供了此查看器。 Microsoft

Not First Stories = Topic 1 = Topic 2 The FirstStory Detection Task To detect the first story that discusses a topic, for all topics. First Story Detection  New event detection is an unsupervised

办 事制度，接受社会监督。 下列事项应当对外公布： （一）市和区市政管理部门城市道路挖掘的审批范围； （二）挖掘城市道路年度工作计划和新建、改建、扩建城市道路的管线敷设年度计划； （三）挖掘城市道路审批的程序、时限、办理部门及承办人员； （四）经批准挖掘城市道路的单位、地点、范围、类别及期限； （五）其他需要向社会公开的有关事项。 超过 500 米的车行道挖掘以及超过 1,000 米的人行道挖掘

败走麦城，也有几个说法，一说是竞争央视标王投入过大，导致企业资金链断裂，胡对此予以否认。 一说是由于胡用错了人，胡曾任用一批 “策划高手 ”，一夕之间替换公司创业元老，占据所有公司高层。 这些策划高手能说不能干，坑害了胡。 还有一说，爱多的没落，是由于胡在公司做大以后，与原创业拍档不能很好地解决权力、利益分配，矛盾激化。 原创业拍档陈天南与胡一拍两散，陈负气出走，使企业元气大伤。 不过

[support = 2%, confidence = 72%]  酸奶占 奶制品 25%  我们称第一个规则是第二个规则的祖先  参考规则的祖先，如果他的支持度与我们“预期”的支持度近似的话，我们就说这条规则是冗余的。 2020/9/15 数据挖掘：概念和技术 33 数据挖掘查询的逐步精化  为什么要逐步精化  挖掘操作的代价可能高或低，结果可能过细致或粗糙  在速度和质量之间折衷

的销售，私人出钱以每个月 1千元工资雇佣一名司机帮助跑动市场。 • 例 3 鹤岗地区经理杨凯由于新入行业，为了能更快的学习行业知识，以 37岁的年龄可着一张老脸，天天恭维比他小十多岁的师傅，关心他们，买烟买水，同时他也看到了老板对他的欣赏，销售总监对他的支持，佳木斯片区对他的信赖，经常主动要求多多跑动市场，并多次提出意愿，喜欢我们的公司，准备长期同我们共同奋斗下去 • •2稳定的售后团队 •

选题的依据和意义 关联规则挖掘首先是由 等人提出，用来发现购物篮数据事务中各项之间的有趣联系，并且提出了挖掘关联规则的 Apriori 算法。 [1]从此以后，对关联规则的理论、实现和应用问题的研究就更加广泛了。 理论上，大多数关联规则挖掘任务被分解为产生频繁项集和强规则两个子任务，而 频繁项集产生的计算开销远大于强规则的产生，所以提高频繁项集的产生效率关系着关联规则算法的总体性能。

26 数据集 26 评价指标 27 测试准备 27 测试对象 27 测试结果及分析 28 相似度 算法的影响 28 最近邻体积的影响 28 推荐质量的测试 29 基于用户聚簇的测试 30 本章小结 30 第五章 总结与展望 31 总结 31 展望 31 致 谢 33 参 考 文 献 35 I 摘 要 随着 因特网 在全球的普及和人们生活水平的提高，商品和服务信息 指数级的

客户牵制 攻单：二择一法，限时限量法，专家证言法 签单 促单时机 A，客户购买欲望与时间成反比 B，购买信号：身体前倾，手臂放开 眼神专注，面露喜色 端详产品，提出询问 介绍之后，询问价格 咨询效果，使用方法 C，打造良好气氛，谈笑风生中签单 市场分析 A。 MAN理论 B。 寻找准客户的技巧：行业别