多值属性造句

• 多值属性例如那些使用
• 当一个成员从多值属性中被删除时，我们可以定义一个删除触发器：
• 当一个单值的属性值或者多值属性的成员被替换时，我们可以定义一个替换触发器：
• 如果没有此标志，则当任何值发生更改时，将返回多值属性中的所有值（最多到服务器指定的限制） 。
• Rough集的研究对象是由一个多值属性(特征，症状，特性)集合描述的一个对象集合，对于每个对象及其属性都有一个值作为其描述符号，对象，属性和描述符是表达决策问题的3个基本要素。
• 第四章是论文的主体，着重介绍知识发现的全过程，按照semma方法论首先进行数据准备，然后进入数据挖掘阶段，提出知识发现的概念体系和公认的apriori算法，从该算法演变出适合于货代管理系统的生成频繁项目集的算法；因为在实际应用中存在效率上的不足，因此进一步地提出了改进方案；在事务处理中各个项目并不都是布尔型变量，因此需要特定的针对多值属性的关联规则发现算法；通常情况下，项目之间存在有层次关系，因此多层次关联规则的发现普遍存在；算法完善并运行后需要对发现的知识进行解释和评估；本章的最后讨论了知识发现的私有性和安全性问题；第五章讲述有待解决的问题和发展前景。
• 决策树学习有很多算法,本文着重研究了对引入用户兴趣度参数的id3算法在面对多值属性时的快速分类的优化,在避免了多值弱相关属性覆盖少值强相关属性的基础上,通过数学工具简化原算法的复杂度和编码代价,从而提高使用该算法时的运算速度,尽量多的节约计算时间,从而达到降低成本的,提高效率的目的。
• 本论文第一部分对数据挖掘技术进行了总体介绍，说明了基本概念、功能和系统总体框图以及发展中的难点和研究方面；第二章对关联规则基本概念的进行了介绍，提出了关联规则的分类方法；第三章探讨了挖掘各种关联规则的算法，从挖掘单维单层布尔关规则的经典的apriori开始，分析了挖掘单维、多层关联规则的算法，多维关联规则的算法到多维多值属性关联规则的算法。文中提出算法优化方法，并对其性能进行了实验测试；第四部分、第五部分详细介绍了基于关系型数据库的关联规则挖掘系统的设计构思，根据关联规则挖掘系统结构框架，实现了基于visualfoxpro的关联规则挖掘系统，其于采用了一个新型的基于关系数据库的关联规则挖掘算法，提高了挖掘效率，并详细分析了程序设计的各个功能模块，最后就设计中遗留的问题进行了进一步的分析。

• 多值属性的英语：multiple-valued attribute