数据库有哪些关联规则，Access实现的关联关系有哪几种并举例进行说明

1，Access实现的关联关系有哪几种并举例进行说明

三种，比如A表和B表，基础某个或某几个字段关联，则：一种是A=B，即两者都包含的数据，是交集的关系。二种是A>B，即A包含B的记录。三种是A

关系的完整性主要包括域完整性、实体完整性和参照完整性三种。 1．域完整性域完整性是对数据表中字段属性的约束，它包括字段的值域、字段的类型及字段的有效规则等约束，它是由确定关系结构时所定义的字段的属性决定的。 2．实体完整性实体完整性是对关系中的记录唯一性，也就是主键的约束。准确地说，实体完整性是指关系中的主属性值不能为null且不能有相同值。 3．参照完整性参照完整性是对关系数据库中建立关联关系的数据表间数据参照引用的约束，也就是对外键的约束。准确地说，参照完整性是指关系中的外键必须是另一个关系的主键有效值，或者是null。

Access实现的关联关系有哪几种并举例进行说明

2，数据库关联关系

两个数据库及其（数据）表之间的数据的相互依赖和影响关系。比如现有某学校三个数据表：学生（学号，姓名），课程（课程名，课程编号），选课（学号，课程号，成绩）。选课表中的“学号”，“课程号”必须是另外两个表中存在的数据，才有意义；而且一旦另外两表中的某一学生或课程被删除，选课表中的相应学号或课程号必须自动删除。这就是一种关联关系。它实际上是保证数据完整性的一种做法。

必要的时候必须这么做！例如：做学生管理系统一对一：一个学号对应一个姓名一对一的不能变的毕竟一个学生一个学号一对多：一个学生对应多个科目因为毕竟不可能一对一。多对多：例如查找姓名是张三并且科目是数学的人员和年龄就要多对多查询 select name , age from user表,科目表 where user表.name=张三 and 科目表.科目=数学这下明白了吗

数据库关联关系

3，数据挖掘中的关联规则是什么

从数据库中发现关联规则近几年研究最多。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体，实际上这是个逐步深化所发现知识的过程。在许多实际应用中，能够得到的相关规则的数目可能是相当大的，而且，用户也并不是对所有的规则感兴趣，有些规则可能误导人们的决策，所以，在规则发现中常常引人”兴趣度”(指一则在一定数据域上为真的知识被用户关注的程度)概念。而基于更高概念层次上的规则发现研究(如一般化抽象层次上的规则和多层次上的规则发现)则是当前研究的重点之一。

所谓关联规则，是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度(conk一dente)和支持度(support)都大于给定值的强壮规则。从数据库中发现关联规则近几年研究最多。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体，实际上这是个逐步深化所发现知识的过程。在许多实际应用中，能够得到的相关规则的数目可能是相当大的，而且，用户也并不是对所有的规则感兴趣，有些规则可能误导人们的决策，所以，在规则发现中常常引人”兴趣度”(指一则在一定数据域上为真的知识被用户关注的程度)概念。而基于更高概念层次上的规则发现研究(如一般化抽象层次上的规则和多层次上的规则发现)则是当前研究的重点之一。

数据挖掘中的关联规则是什么

4，数据表间的关联

这段代码的意思是将你 [dbo].[图书信息表]这个表中的 [pk_图书信息表] 字段设置为主键并在其上建立聚集索引。primary key 为设置逐渐,clustered 为建立聚集索引。而with nocheck 是表示如果该表中以前有数据，那么这次对表上加的键、索引或者约束并不对已有的数据进行检查。数据关系图只是用来表示数据库中表与表之间的关系，不是必不可少的。但是当你建立了各个表相应的关系的时候，SQLServer会自动将已有的表关系显示在数据关系图中。

1.数据完整性（data integrity）是指数据的精确性（accuracy）和可靠性（reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（entity integrity）、域完整性（domain integrity）、参照完整性（referential integrity）、用户定义的完整性（user-definedintegrity）。　　数据库采用多种方法来保证数据完整性，包括外键、约束、规则和触发器。系统很好地处理了这四者的关系，并针对不同的具体情况用不同的方法进行，相互交叉使用，相补缺点。2.　参照完整性属于表间规则。对于永久关系的相关表，在更新、插入或删除记录时，如果只改其一不改其二，就会影响数据的完整性：例如修改父表中关键字值后，子表关键字值未做相应改变；删除父表的某记录后，子表的相应记录未删除，致使这些记录称为孤立记录；对于子表插入的记录，父表中没有相应关键字值的记录；等等。对于这些设计表间数据的完整性，统称为参照完整性。　　参照完整性则是相关联的两个表之间的约束，具体的说，就是从表中每条记录外键的值必须是主表中存在的,因此，如果在两个表之间建立了关联关系，则对一个关系进行的操作要影响到另一个表中的记录。

5，关联规则的简介

在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事务已经包含X的情况下，包含Y的百分比，即条件概率。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。基本概念表1：关联规则的简单例子关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

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