关联规则挖掘综述

收稿日期:2001 12 14;修返日期:2002 04 28基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB006)关联规则挖掘综述*颜雪松,蔡之华,蒋良孝,贺 毅(中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074)摘 要:介绍了关联规则挖掘的一般概念,并进一步导出它的一般框架;同时对一些典型算法进行了分析和比较,介绍了关联规则的应用;最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。

关键词:关联规则;频繁项目集;深度优先遍历;宽度优先遍历中图法分类号:TP301 6 文献标识码:A 文章编号:1001 3695(2002)11 0001 04Survey of Association Rule MiningYAN Xue song,CAI Zhi hua,JIANG Liang xiao,HE Yi(Colle ge o f Information Enginee ring ,China Unive rsit y o f Geosc ienc es,Wuhan Hubei 430074,China)Abstract:In this paper we explain the fundaments of association rule mining and moreover derive a general framework.At the sametime compares and analyses some typical algorithms,introduces the application of the association rules.At the end,views some future directions in association rule generation.Key w ords:Association Rule;Frequent Itemsets;DFS;BFS1 引言面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。

关联规则挖掘综述关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，它可以通过分析数据集中的项之间的关系，发现其中的规律和模式。

在实际应用中，关联规则挖掘可以帮助企业和组织发现消费者的购买习惯、市场趋势、产品组合等信息，从而更好地制定营销策略和提高销售额。

关联规则挖掘的基本思想是通过计算支持度和置信度来确定项之间的关联程度。

支持度指的是在数据集中同时出现两个或多个项的频率，而置信度则是指在出现一个项的情况下，另一个项出现的概率。

通过设定支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定关联程度的项集，从而发现其中的规律和模式。

关联规则挖掘的算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat 算法等。

其中，Apriori算法是最早被提出的关联规则挖掘算法之一，它通过逐层扫描数据集来生成频繁项集。

FP-Growth算法则是一种基于树结构的算法，它通过构建FP树来快速发现频繁项集。

Eclat算法则是一种基于垂直数据格式的算法，它通过交换和合并项集来发现频繁项集。

除了基本的关联规则挖掘算法外，还有一些扩展算法和改进算法。

例如，基于时间序列的关联规则挖掘算法可以用于分析时间序列数据中的项之间的关系；基于多层次关联规则挖掘算法可以用于分析多个层次之间的关系；基于模糊关联规则挖掘算法可以用于处理数据集中存在模糊关系的情况。

关联规则挖掘在实际应用中有着广泛的应用。

例如，在零售业中，可以通过关联规则挖掘来发现消费者的购买习惯和偏好，从而制定更加精准的营销策略；在医疗领域中，可以通过关联规则挖掘来发现疾病之间的关联性，从而更好地预防和治疗疾病；在金融领域中，可以通过关联规则挖掘来发现不同金融产品之间的关系，从而更好地进行风险控制和资产配置。

总之，关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，它可以帮助企业和组织发现数据集中的规律和模式，从而更好地制定营销策略和提高业务效率。

随着数据量的不断增加和数据挖掘技术的不断发展，关联规则挖掘将在更多的领域中得到广泛的应用。

关联规则挖掘综述1引言数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。

关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。

Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，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。

他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。

最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。

同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。

也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。

本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。

2关联规则的基本概念2.1基本概念和问题描述设I={i1, i2,…, im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。

记D为交易(transaction)T的集合，这里交易T是项的集合，并且TÍI 。

对应每一个交易有唯一的标识，如交易号，记作TID。

关联规则挖掘算法综述关联规则挖掘算法是数据挖掘中常用的一种算法，用于发现数据集中项之间的相关性。

其主要应用于市场营销、购物篮分析、推荐系统、质量控制等领域，具有很高的实用价值。

本文将就关联规则挖掘算法进行综述。

一、算法概述关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中某些项之间的关联规则来实现的，这些关联规则通常用“如果……那么……”的形式表示，如：如果用户购买了咖啡和糖，那么他们可能也会购买牛奶。

其中，“如果”部分被称为先决条件，而“那么”部分称为结果。

在关联规则挖掘算法中，常用的度量方式有支持度和置信度。

支持度表示数据集中同时包含 A 和 B 的概率，置信度表示同时购买 A 和 B 的顾客中，有多少比例购买了 B。

常见的关联规则挖掘算法有 Apriori 算法、FP-Growth 算法、ECLAT 算法等。

二、Apriori 算法Apriori 算法是最早提出的关联规则挖掘算法，其核心思想是利用先验知识，减少候选项集的数量，从而缩短生成关联规则的时间。

该算法的主要步骤如下：1. 找出所有单项集；2. 如果某项集的支持度不低于阈值，则该项集为频繁项集；3. 利用频繁项集生成新的候选项集；4. 如果所有候选项集的支持度都不低于阈值，则从中选出频繁项集；5. 重复第 3 步和第 4 步，直到找不到新的频繁项集为止。

该算法的优点是简单易懂，容易实现。

缺点是计算效率低，对于大规模数据集处理较慢。

三、FP-Growth 算法FP-Growth 算法是另一种比较常见的关联规则挖掘算法，它可以从数据集直接构建频繁项集树，避免了需要生成 candidate set 时的大量的计算。

该算法的主要步骤如下：1. 获取单项集；2. 利用这些单项集和事务数据构建FP树；3. 从FP树中抽取频繁项集；4. 对于每个频繁项集，生成相关规则。

该算法的优点是计算效率高，能够处理大规模数据集。

缺点是实现较为复杂。

四、ECLAT 算法ECLAT 算法是 Apriori 算法的优化版，其核心思想是利用数据集的交集，递归处理候选项集。

大数据分析中的关联规则挖掘技术综述摘要：随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战。

为了从大数据中发现有价值的信息和知识，关联规则挖掘技术应运而生。

本文对大数据分析中的关联规则挖掘技术进行了综述，包括关联规则挖掘的基本概念、算法原理以及应用领域。

通过理解和掌握这些技术，企业和组织可以更好地利用大数据分析提供的洞察力，并在决策和业务中获得竞争优势。

1. 引言在大数据时代，人们面临着处理和分析海量数据的挑战。

大数据分析成为了企业和组织获取有价值信息和知识的重要手段。

关联规则挖掘技术是大数据分析中的一项关键技术，它可以帮助人们发现数据中隐藏的关联关系和模式。

本文将对关联规则挖掘技术进行综述，旨在提供关联规则挖掘技术在大数据分析中的应用价值和工作原理。

2. 关联规则挖掘的基本概念关联规则是在大数据分析中用于描述数据项之间的关联关系的一种方法。

关联规则通常采用“A -> B”的形式，表示前项A与后项B之间存在一定的关联性。

关联规则的两个重要指标是支持度（support）和置信度（confidence）。

支持度表示规则在数据集中出现的频率，而置信度表示规则的可靠性。

3. 关联规则挖掘的算法原理在大数据分析中，有许多关联规则挖掘算法可供选择。

其中最常用的算法包括Apriori算法、FP-growth算法和ECLAT算法。

Apriori算法是一种基于候选项生成和剪枝的算法，它通过迭代生成频繁项集来找到关联规则。

FP-growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法，它通过构建频繁模式树来发现频繁项集。

ECLAT算法是一种基于垂直数据存储格式的关联规则挖掘算法，它可以有效地处理高维数据。

4. 大数据分析中的关联规则挖掘应用关联规则挖掘技术在大数据分析中有广泛的应用。

其中之一是市场篮子分析，通过挖掘超市购物篮中不同商品之间的关联规则，可以帮助超市实现精准营销和商品推荐。

另一个应用是网络流量分析，通过关联规则挖掘可以发现网络中的异常行为和潜在威胁。

关联规则挖掘算法综述论文导读：一个大型数据库,其各个字段之间存在着各种各样的关系,这些关系就隐含在数据库所包含的数据中,关联规则挖掘的目的是找出这些隐藏的关联。

4）频繁项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的项集。

Apriori性质：频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的。

通过实验可以发现寻找频繁集主要的计算是在生成频繁2-项集Lk上，Park等就是利用了这个性质引入hash技术来改进产生频繁2-项集的方法。

的置信度最低。

关键词：关联规则,频繁集,Apriori,FP-tree,支持度,置信度一、关联规则挖掘简介一个大型数据库,其各个字段之间存在着各种各样的关系,这些关系就隐含在数据库所包含的数据中,关联规则挖掘的目的是找出这些隐藏的关联。

1、问题描述与基本概念1）、问题描述关联规则的挖掘问题可形式化描述如下：设I={i 1 ,i 2 ,…,i m }是由m个不同的项目组成的集合,给定一个事务数据库D,其中的每一个事务T是I中一组项目的集合,即,T有唯一的标识符TID.一条关联规则就是一个形如的蕴含式,其中, 。

关联规则成立的条件是：①它具有支持度S,即事务数据库D中至少有S%的事务包含X∪Y；②它具有置信度C，即在事务数据库D所包含X的事务中,至少有C%的事务同时也包含Y，关联规则的挖掘问题就是在事务数据库D中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则。

2）、基本概念：1）项集：项的集合。

2）k项集：包含k个项的项集。

3）项集的出现频率：包含项集的事务数目。

4）频繁项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的项集。

5）频繁k项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的k项集。

2、关联规则分类：3、关联规则价值衡量方法1）、主观兴趣度度量：用户决定规则的有效性、可行性，没有统一的标准。

2）、客观兴趣度度量：①“支持度—置信度”框架:②兴趣度：③IS度量：二、关联规则的挖掘算法挖掘关联规则可以分解为以下两个过程：①找出存在于事务数据库中的所有频繁项集。

关联规则挖掘综述潮娇娇摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。

为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。

本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。

首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。

最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。

关键字：关联规则；算法；数据挖掘；Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed.Key words: association rules; algorithms; data mining;引言随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。

大数据分析中的关联规则挖掘技术一、概述随着互联网的普及与发展，人们对大数据的需求越来越高。

大数据分析技术的出现使得数据的价值得到充分的发挥，而其中的关联规则挖掘技术又是其中一个非常重要的环节。

关联规则挖掘技术是指通过数据挖掘算法从大量的数据中发现不同数据之间的联系和规律，从而为决策提供科学依据。

本文将从什么是关联规则挖掘技术、关联规则挖掘技术的原理、关联规则挖掘技术的应用等几个方面进行探讨。

二、什么是关联规则挖掘技术？关联规则挖掘技术指的是从一组数据中发现两种或多种数据之间的某种关系，或称为多维度的协同分析。

这种技术可以帮助我们识别出不同数据之间的联系，以及更深入地理解这些联系的性质和特征。

在数据挖掘中，关联规则挖掘技术一般用于计算频繁项集，即数据中频繁出现的数据项组合。

三、关联规则挖掘技术的原理在关联规则挖掘技术中，我们主要关注的是两个概念：支持度和置信度。

支持度指的是一个数据集中某一个数据项组合出现的频率。

置信度则表示，如果数据集中包含某个数据项组合，那么另外一个数据项组合也有可能出现的频率。

在进行关联规则挖掘时，我们需要先计算所有数据项组合的支持度和置信度。

然后将这些数据项组合按照支持度和置信度进行排名，找到满足一定条件的数据项组合。

这些条件是根据不同问题和数据集的特征设定的，例如最小支持度、最小置信度等。

四、关联规则挖掘技术的应用1. 营销活动在市场营销中，关联规则挖掘技术可以帮助企业识别出顾客之间的消费行为相似性，从而提高针对性和效果，增加销售额。

例如，一家超市可以通过关联规则挖掘技术分析购买数据，识别出哪些商品经常被一起购买，然后将这些商品放置在一起，带来更好的购物体验和销售额。

2. 医学研究在医学领域，关联规则挖掘技术可以帮助医生识别出不同疾病之间的联系和共同特征，从而加深对疾病的理解和预测。

例如，科学家可以通过关联规则挖掘技术分析病人的基因数据，找出多个基因之间的联系，从而理解疾病的发生和发展过程，并提出更好的治疗方案。

数据分析知识：数据分析中的关联规则挖掘关联规则挖掘是数据分析领域中的一项重要技术。

它主要用于挖掘数据集中的相关性关系，从而发现隐藏在数据中的规律和模式。

在实际应用中，关联规则挖掘被广泛应用于市场营销、电子商务、金融风险控制等领域。

一、什么是关联规则挖掘关联规则挖掘是指在一个数据集中挖掘出不同数据之间的相关性并发现它们的规律和模式，从而获得有价值的业务洞见的过程。

一个典型的关联规则挖掘过程包括两个步骤：支持度和置信度。

支持度是指在所有交易中的某个商品或商品组合出现的次数。

置信度是指当某个商品出现时，另外一个商品也会同时出现的可能性。

二、关联规则挖掘的原理关联规则挖掘技术的原理主要基于频繁项集和关联规则。

频繁项集是指在数据集中出现次数较多的项，而关联规则指出多个项之间的相关性。

频繁项集和关联规则的发现可以帮助我们理解数据中的关系和模式，并帮助我们做出更好的决策。

三、关联规则挖掘的步骤关联规则挖掘的过程主要分为以下几个步骤：1、数据预处理。

包括数据清洗和特征选择等。

在此过程中，我们需要删除数据集中的错误数据并对数据进行转换和缩放。

2、将数据转换为事务型数据集。

在此过程中，我们需要将数据集转换为一个包含事务的数据集。

事务是指一个包含多个对象的集合，每个对象有一个唯一的标识符。

3、提取频繁项集。

在此过程中，我们需要识别出数据集中所有频繁项集。

频繁项集是指在一个数据集中出现频次较高的项。

4、生成关联规则。

在此过程中，我们需要识别出数据集中的所有关联规则。

关联规则是指两个或多个项之间的关系。

5、评估规则。

在此过程中，我们需要评估各个关联规则之间的强度，并筛选出最有价值的规则。

我们可以使用置信度和支持度等指标来评估关联规则的强度。

四、关联规则挖掘的应用关联规则挖掘技术在市场营销、电子商务、金融风险控制等领域发挥着重要的作用。

1、市场营销。

在市场营销中，我们可以使用关联规则挖掘技术来发现不同产品之间的相关性。

这有助于我们提高销售额，增加利润，并了解客户需求。

关联规则挖掘综述本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖蔡伟杰张晓辉朱建秋朱扬勇2（复旦大学计算机科学系上海 200433）摘要：本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。

关键词：数据挖掘，关联规则，频集，OLAP1 引言数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。

关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。

Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，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。

他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。

最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。

同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。

也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。

本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。

数据挖掘中的关联规则挖掘技术数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的一种技术，它通过对大规模数据的分析、处理、挖掘和建模等过程，发现有价值的知识和信息，提供决策支持和业务优化等功能，对企业的发展和决策起到了至关重要的作用。

其中，关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中非常常见和重要的技术之一，它可以通过构建数据集中的项集和频繁项集之间的关系模型，发现数据集中隐藏的规律和关联性，为企业优化和决策提供有力支持。

在本文中，我们将对关联规则挖掘技术进行介绍和探讨，旨在为读者深入了解该技术提供一定的参考和指导。

一、关联规则挖掘技术的基本概念关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中一种常见的算法，主要用于在大规模数据集中发现项集之间的关联关系。

关联规则是指两个或以上相关的项之间的逻辑关系，通常用“IF-THEN”语句的形式来表示。

例如，一个关联规则可能表示为：“如果用户购买了牛奶和鸡蛋，那么他们有51%的概率会购买面包。

”可以看出，关联规则挖掘技术主要是通过计算不同项集之间的支持度和置信度等指标来发现数据中的潜在关联关系。

在关联规则挖掘中，常用的几个基本概念包括：1、频繁项集：指在数据集中出现频率较高的项的集合，可以通过自底向上逐层扫描数据集，发现每个阶段出现频率高于最小支持度阈值的所有项的集合来获取。

2、支持度：指数据集中出现某个项集的比例，它可以用来衡量一个项集在数据集中的频繁程度。

支持度越高，说明项集越常出现。

3、置信度：指一个关联规则成立的概率，它可以用来判断规则是否具有实际的关联性。

置信度越高，说明规则越有可能成立。

4、提升度：指一个规则中后件项的出现是否依赖于前件项的出现，它可以用来衡量规则的强度和关联度。

二、关联规则挖掘技术的算法流程关联规则挖掘技术主要有两种算法：Apriori算法和FP-Growth算法。

1、Apriori算法Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一，主要是可以通过集合的包含关系来枚举所有可能的频繁项集。

数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和有用信息的过程。

在数据挖掘的众多任务中，关联规则挖掘是其中一项重要的技术。

关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间相互关联的方法，它可以帮助我们了解数据之间的关联性，从而做出更好的决策。

在数据挖掘中，关联规则挖掘的目标是通过发现频繁项集和关联规则，揭示数据之间的关联性。

频繁项集是在数据集中经常出现的项集，而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。

关联规则通常具有形如“A->B”的形式，表示A与B之间存在关联。

为了完成关联规则挖掘的任务，有许多方法被提出并得到了广泛应用。

下面将对其中的三种经典方法进行介绍和总结。

1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘方法。

它的基本思想是通过逐步构建更大的频繁项集，然后生成关联规则。

Apriori算法的核心概念是“先验原则”，即如果一个项集不频繁，那么它的超集也一定是不频繁的。

Apriori算法的过程分为两个主要步骤：频繁项集的生成和关联规则的生成。

频繁项集的生成通过扫描数据集来计算每个项集的支持度，并根据设定的最小支持度阈值来筛选出频繁项集。

关联规则的生成通过对频繁项集进行相应的操作和筛选，以获得具有足够置信度的关联规则。

2. FP-growth算法FP-growth算法是另一种常用的关联规则挖掘方法。

相比于Apriori算法，FP-growth算法具有更高的效率。

FP-growth算法的核心数据结构是FP树，该树的节点表示项集中的某项以及它的计数。

FP-growth算法首先通过建立FP树来表示数据集，并通过压缩和剪枝来减少树的规模。

然后，通过递归遍历FP树来生成频繁项集和关联规则。

FP-growth算法的关键优势在于只需对数据集进行两次扫描，大大提高了挖掘效率。

3. ECLAT算法ECLAT算法是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘方法。

与Apriori算法和FP-growth算法不同，ECLAT算法使用的数据表示方式不是水平数据集，而是垂直数据集。

关联规则数据挖掘关联规则数据挖掘是一种常用的数据挖掘技术，其主要用于发现数据集中项与项之间的关联关系。

这种技术的应用十分广泛，例如市场篮子分析、网页链接分析、医学诊断等领域。

下面将详细介绍关联规则数据挖掘的原理和应用。

关联规则数据挖掘的原理是基于频繁项集的发现。

在数据集中，项集指的是同时包含多个项（item）的集合。

频繁项集指的是在数据集中经常同时出现的项组合，通过对数据集进行扫描，可以统计得到各个项集出现的频率。

关联规则则是通过分析频繁项集之间的关系来得到的，它由两部分组成：前项（antecedent）和后项（consequent）。

前项和后项分别代表两个项集，关联规则描述了前项和后项之间的关联关系，例如“苹果->牛奶”，表示购买了苹果的人也有较高的概率购买牛奶。

接下来，可以利用频繁项集来生成关联规则。

关联规则的生成可以通过使用频繁项集的子集进行组合和拓展。

生成的规则需要满足两个条件：支持度和置信度。

支持度指的是规则在数据集中出现的频率，置信度指的是规则的准确性。

可以根据设定的最小支持度和最小置信度阈值来筛选出满足条件的关联规则。

得到关联规则之后，可以进行进一步的分析和挖掘。

例如，可以根据关联规则来进行市场篮子分析，找出购买一些商品的顾客还购买了哪些商品，从而进行销售策略的调整。

又或者，可以根据关联规则来进行医学诊断，找出一些疾病的共同症状和治疗方案。

总之，关联规则数据挖掘是一种非常实用的数据挖掘技术，通过挖掘数据集中的关联规则，可以帮助我们发现不同项之间的关联关系，并进一步应用于市场篮子分析、医学诊断等领域，从而提高决策的准确性和效果。

关联规则挖掘综述摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。

为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。

关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述1. 引言数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。

数据挖掘中常用的算法[1] 有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。

数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。

其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。

随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2] 、医疗[3] 、通信[4] 等方面得到了广泛的应用。

2. 关联规则基本原理设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D ，我们用|D| 表示事务数据库所有事务的个数，其中用表示每个事务，使得T I。

我们用TID作为每个事务的唯一标识符。

用X表示一个项集，满足X T,那么交易T包含X。

根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。

2.1 项集支持度用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support （X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1）2.2 关联规则置信度X丫关联规则的置信度是数据库事务D中包含X丫的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下：confidence （X 丫）= support （X 丫）/support（X）= P（Y|X）（ 2 ）3. 关联规则算法3.1 经典的Apriori 挖掘算法大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。

一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。

关联规则挖掘的原理与方法关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要任务，它旨在发现数据集中的有价值关联规则。

关联规则是一种描述数据项之间相互关联关系的方法，通过挖掘数据集中的关联规则，可以帮助人们了解数据之间的关系，指导决策并提升业务效率。

本文将介绍关联规则挖掘的原理与方法，帮助读者深入了解这一领域。

一、关联规则挖掘的原理关联规则挖掘的原理基于频繁项集发现和关联规则生成。

频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合，而关联规则是通过挖掘频繁项集得到的。

以下是关联规则挖掘的原理流程：1. 收集数据集：首先需要收集包含项集信息的数据集，这个数据集可以是来自各种领域的数据，如市场销售数据、电子商务数据等。

2. 数据预处理：在进行关联规则挖掘之前，需要对数据集进行预处理。

包括去除无关项，数据清洗，以及将数据转化为适合关联规则挖掘的形式。

3. 频繁项集发现：通过扫描数据集，发现频繁项集。

常用的方法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

Apriori算法基于候选项集的不断剪枝与连接操作，逐步发现频繁项集。

FP-Growth算法则通过构建频繁模式树来高效地发现频繁项集。

4. 关联规则生成：根据频繁项集，生成满足设定置信度阈值的关联规则。

关联规则的生成涉及到计算支持度和置信度，并通过设定阈值过滤掉低置信度的规则。

5. 规则评价和选择：通过评价指标对生成的关联规则进行评估和选择。

常用的评价指标包括支持度、置信度、提升度等。

评价指标可以帮助用户判断关联规则的可靠性和有用性。

二、关联规则挖掘的方法在实际应用中，为了提升关联规则挖掘的效率和准确性，研究者们提出了许多改进的方法。

以下介绍几种较为常用的关联规则挖掘方法：1. Apriori算法：Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一。

它基于频繁项集的自底向上发现策略，通过迭代计算每个频繁项集的候选项集，并利用候选项集的支持度进行剪枝操作，最终发现频繁项集。

2. FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法。