本文主要介绍在使用阿里云Redis的开发规范，从下面几个方面进行说明。键值设计命令使用客户端使用相关工具通过本文的介绍可以减少使用Redis过程带来的问题。一、键值设计1、key名设计可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id简洁性保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：不要包含特殊字符反例：包含空格、换
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2023-10-12 21:18:56
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基于关联规则的推荐有三种方法：Apriori关联规则算法FP Tree关联规则算法；PrefixSpan关联规则算法；关联规则挖掘推荐算法：关联规则挖掘是一种在大规模交易中识别类似规则关系模式的通用技术，可以应用到推荐系统中。交易T是所有有效产品集合P={p 1 ,p 2 ,...,p n }的子集，表示被一起购买的产品集合，关联规则X=>Y表示只要交易T中包含了X里面的元素，那么认为Y里面
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2023-11-29 00:03:37
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1.1算法简介基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表示X事件发生后，Y事件会有一定概率发生，这个概率是通过历史数据统计而来。关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物篮分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒
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2023-11-28 11:24:54
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题目：创建数据库-- 如果存在名为school的数据库就删除它drop database if exists `school`;-- 创建名为school的数据库并设置默认的字符集和排序规则create database `school` default character set utf8mb4;-- 切换到school数据库上下文环境use `school`;-- 创建学院表create ta
# Java 规则引擎推荐
在软件开发中，规则引擎是一个重要的工具，它可以动态地管理和执行业务规则，提高系统的灵活性和扩展性。本文将指导你实现一个简单的 Java 规则引擎，以及每一步需实现的代码示例和相关解释。让我们一步步地探讨这个过程。
## 流程概述
实现一个 Java 规则引擎的基本流程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 03:36:17
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create table 推荐规则： 所有列都设置 ，都写备注（comment） 除主键外，所有列都设置默认值（default）
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2019-02-15 11:30:00
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前言Drools是一款老牌的java规则引擎框架，早在十几年前，我刚工作的时候，曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。难能可贵的是，Drools这个项目在十几年后还依旧保持着开源和更新。https://github.com/kiegroup/drools而LiteFlow也是一款java规则引擎，于2020年开源。经过2年的迭代，现在功能和特性也非常棒，很
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2023-06-08 09:42:06
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一、什么是规则我们的日常生活是由规则驱动的，比如开车遇到红灯就停下来，是因为我们遵循一条红灯停的规则。我们可以用更加简单的结构来表示日常生活中的规则：当XXX的时候，做XXX的事情。在软件应用系统中也是这样的，几乎所有复杂的业务场景都是由大量的简单规则组成的，而业务规则往往是不断变化的，如果使用常规代码则会产生大量的维护工作和版本优化。二、什么是规则引擎规则引擎是由推理引擎发展而来的，是一种嵌入在
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2023-09-26 19:10:57
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基于关联规则的推荐（Association Rule-based Recommendation）是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购 买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品
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2023-08-17 23:26:21
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{
"env": {
"browser": true,
"es2021": true,
"commonjs": true,
"es6": true,
"node": true
},
"extends": [
"eslint:recommended",
"plugi
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2024-04-26 11:07:32
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目录关联规则衡量指标关联规则挖掘子任务先验演算法APRIORI两个原则：频繁项集的计算：频繁模式增长法Frequent Pattern-growth1. 建立FP-tree2. 挖掘FP-tree关联规则关联规则又称购物篮分析，指从看似相关却又不相同的交易记录中找出潜在有用的关联规则。衡量指标支持度support：频率，表示某个或某些购买商品与总体购买商品之间的关系；如果某个项原本的支持度很低，即
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2024-05-30 06:59:07
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接触过Drools的同学都会被复杂的Api给难住，简直就是入门到放弃的一个过程，而EasyRule就是Drools的简化版，裁剪了部分使用场景非常少的复杂功能，也简化了很多Drools中的组件，这样我们在使用EasyRule的时候对于API理解就非常容易了什么是Easy Rules？Easy Rules是一个简单的JAVA开源规则引擎，它提供了规则抽象来创建带有评估条件和执行操作的规则，规则引擎A
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2023-11-30 11:30:02
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说到推荐系统，就不能不说关联规则。基于关联规则的推荐，是入门级的推荐技术实现，也是目前应用最广泛的一种推荐形式。就拿刚上线的“蚂蚁”来说吧，打开《引爆流行》的页面，稍微滚动两下鼠标，你就可以看到这个了——“喜欢此宝贝的会员还喜欢”。豆瓣上也有类似的形式，还看《引爆流行》，豆瓣的是——“喜欢引爆流行的人也喜欢”。是不是很像？但别被形式迷惑了，这两个用的是完全不同的技术实现。豆瓣的之前我说过了，他是
原创
2023-06-15 10:31:15
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Apriori Algorithm 是关联规则领域里最具影响力的基础算法。它是由 Rakesh Agrawal 在 1994 年提出的，详细的介绍在这里《Fast Algorithms for Mining Association Rules》。 十几年过去了，不少学者围绕着 Apriori 进行了诸多改良。但与 1994 年相比，目前基于互联网的应用，数据量大了几十倍甚至是几百倍，因此，基于 A
原创
2023-06-15 11:18:43
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说到推荐系统，就不能不说关联规则。基于关联规则的推荐，是入门级的推荐技术实现，也是豆瓣的之前我说过了，他是 ...
原创
2023-05-10 14:43:26
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# Java 抽奖规则引擎推荐
抽奖活动在各类营销活动中扮演着重要角色。为了提升参与体验，很多企业采用了抽奖规则引擎。本文将介绍如何在Java中实现一个简单的抽奖规则引擎，并提供相应的代码示例。
## 什么是抽奖规则引擎？
抽奖规则引擎是一种系统，用于根据特定的规则和条件随机选择获奖者。它通常需要具备以下几个关键特性：
- **规则设置**：支持用户自由定义抽奖规则。
- **执行逻辑**
原创
2024-08-29 09:45:10
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对于很多初入门的App创业者，除了做好产品外，App运营也是非常重要的一个环节，成功的运营可以帮助创业者迅速的获得用户。而对于一个初入门的App运营者，应该做那些什么工作呢?这个行当里又有哪些潜规则呢?首先我们来解构下App运营这个职位。运营这样一个岗位包含的内容很杂，有渠道推广，有数据分析，有产品包装，有活动策划等等。在2012年到2013年这两年，事实上，各家公司的运营核心是放在渠道上，对产品
# 开源规则引擎 Java 推荐：新手开发者指南
对于初入编程领域的新手开发者来说，了解如何使用开源规则引擎来构建灵活的决策系统是非常重要的。本文将通过一系列步骤，带你走过使用开源规则引擎的过程，并提供相应的代码示例。我们将涵盖使用Java语言进行开发，最推荐的开源规则引擎，如Drools。
## 流程概述
在开始之前，了解整个流程是非常重要的。以下是实现开源规则引擎的一些基本步骤：
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Apriori Algorithm 是关联规则领域里最具影响力的基础算法。它是由 Rakesh Agrawal 在 1994 年提出的，详细的介绍在这里《Fast Algorithms for Mining Association Rules》。
原创
2023-05-10 19:29:56
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1、Apriori算法分为两个步骤：频繁项集, 又称大项集)；生成规则。PS：频繁项集：支持度大于最小支持度的项集。核心思想: 先验性质(向下封闭性质)，即频繁项集的任意子集都是频繁的。迭代算法(又称逐层搜索算法): 寻找所有1-频繁项集; 然后所有2-频繁项集, 依此类推。举一个实例来说：数据集如下：TIDItemsT11, 3, 4T22, 3, 5T31, 2, 3, 5T42,
