Apriori算法是一種用于挖掘頻繁項集和關聯規則的經典算法。跨域關聯規則指的是在不同領域或數據集之間的關聯規則,即在不同領域或數據集中發現的相關性較強的關聯規則。
通過Apriori算法,可以發現不同數據集之間的頻繁項集,進而發現跨域關聯規則。這些跨域關聯規則可以幫助我們了解不同領域之間的關聯性,從而做出更好的決策或預測。Apriori算法的發現跨域關聯規則的過程主要包括頻繁項集的發現、生成候選項集、計算支持度和置信度等步驟。
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