半监督聚类与知识图谱构建技术解析

62、解释半监督聚类方法的特点

半监督聚类方法

半监督聚类方法结合了 监督学习 和 无监督学习 的特点，以应对特定问题。

背景与挑战

在处理 高维海量数据 时，传统聚类方法的效果和效率往往不佳，主要原因包括：

• 无监督搜索 在解空间中存在一定的盲目性；
• 常见的 相似度度量 （如欧氏距离）在高维空间中效果不佳，且难以找到合适的度量方式。

解决方案

半监督聚类方法通过以下方式克服传统方法的局限性：

• 利用 少量有标签数据 和 大量无标签数据 ；
• 结合 监督学习 与 无监督学习 的优势；
• 对数据进行更有效的分类。

63、开发一个用于关联规则挖掘的增量算法。

若要开发这样的算法，一般可按以下通用步骤进行：

1. 理解需求和背景 ：
   关联规则挖掘旨在发现数据库中变量之间的有趣关系，增量算法适用于数据不断更新的场景，能在新数据到来时高效更新已有的关联规则，而无需重新处理整个数据集。

2. 选择基础算法 ：
   可以基于经典的关联规则挖掘算法如Apriori算法进行扩展。Apriori算法通过逐层搜索的方式，利用频繁k - 项集生成频繁(k + 1) - 项集。

3. 设计增量更新策略 ：
   - 数据划分 ：