数据挖掘 刘莹 国科大 考试题目 及考点总结及课后题 解析（吐血整理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

最新搜集到的国科大数据挖掘考试真题，授课老师是刘莹老师。可以看到题目重合率很高。新题目也是出自课后习题，对成绩要求高的同学可以看附带的课本与课后习题，课本与课后习题的pdf也一并打包在这个文件里面了。祝考试顺利。

2018年 国科大 数据挖掘 刘莹老师 交通预测 时间序列 预测未来一段时间的交通拥堵状况

本书内容主要针对不同类型导 弹的制导和控制系统的基本原理和工作过程进行分析，结合不同的制导律和姿态 控制律设计方法对导弹的制导和控制系统进行工程化设计，并利用工程中常用的 Matlab 软件对导弹的制导和控制系统进行计算机数字仿真验证。学生通过本书学 习可以熟悉导弹制导控制系统的基本原理和工作过程，初步掌握导弹制导控制系 统的建模、分析、设计和仿真方法，并且通过尽量接近工程化的设计和实践培养 一定的工程应用能力，而这些方法和能力都是学生今后从事真正科研工作的基础 和基本能力。

1.Suppose that a data warehouse consists of four dimensions, date, spectator, location, and game, and two measures, count and charge, where charge is the fare that a spectator pays when watching a game on a given date. Spectators may be students, adults, or seniors, with each category having its own charge rate. (a)Draw a star schema diagram for the data warehouse. (b) Starting with the base cuboid [date, spectator, location, game]，what specific OLAP operations should one perform in order to list the total charge paid by student spectators in Los Angeles? (c) Bitmap indexing is a very useful optimization technique. Please present the pros and cons of using bitmap indexing in this given data warehouse.

1．Consider the data set shown in Table 1（min_sup = 60%, min_conf=70%）. (a)Find all frequent itemsets using Apriori by treating each transaction ID as a market basket. (b)Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {a, b}{c} and {c}{a, b}. Is confidence a symmetric measure? (c)List all of the strong association rules (with support s and confidence c) matching the following metarule（规则）, where X is a variable representing customers, and itemi denotes variables representing items (e.g. “A”, “B”, etc.): Table 1. Example of market basket transactions. TID Items-bought T1 {A, D, B, C} T2 {D, A, C, E, B} T3 {A, B, E} T4 {A, B, D}

中科院数据挖掘刘莹第一次作业

本资源为中国科学院大学2016、2017年数据挖掘期末考试试题。建议各位认真完成两次作业和参考书课后习题，考试题目多基于此。题目仅供参考。

中科院刘莹开设老师的并行计算作业.内容一共有二次作业。还有一次大作业，参见基于GeForce8800光线跟踪算法的并行化

国科大数据挖掘期末考试试题。包含两年试题。每年的试题题型重复率特别高，可以拿往年的试题练手。