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数据挖掘中的关联规则与序列模式挖掘技术随着互联网和大数据技术的发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，关联规则与序列模式挖掘技术是数据挖掘中的两个重要内容。
本文将介绍关联规则与序列模式挖掘技术的基本概念、应用场景以及挖掘方法，以帮助读者更好地理解数据挖掘中的这两种技术。
一、关联规则挖掘技术1.1基本概念关联规则挖掘是一种发现数据集中变量之间相互关联的方法，其目标是找出一组频繁出现在一起的物品或属性。
在关联规则挖掘中，我们可以使用频繁项集和支持度、置信度等指标来描述变量之间的关联规则。
1.2应用场景关联规则挖掘技术在市场营销、交叉销售、协同过滤等领域有着广泛的应用。
例如，在电商平台中，可以利用关联规则挖掘技术来分析用户购买行为，从而推荐相关商品或提供个性化的服务。
在医疗领域，可以利用关联规则挖掘技术来发现疾病之间的关联规律，从而辅助医生提出诊断和治疗方案。
1.3挖掘方法常见的关联规则挖掘方法包括Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，其基本思想是先找出频繁1项集，然后利用频繁1项集生成频繁2项集，再利用频繁2项集生成频繁3项集，依次类推。
FP-growth算法是一种基于条件模式基与频繁模式树的方法，其基本思想是利用频繁模式树来存储数据集，并通过条件模式基来高效地挖掘频繁项集。
二、序列模式挖掘技术2.1基本概念序列模式挖掘是一种发现数据序列中频繁出现的模式的方法，其目标是找出一组经常出现在一起的事件序列。
在序列模式挖掘中，我们可以使用频繁序列、支持度、长度等指标来描述事件序列之间的模式。
2.2应用场景序列模式挖掘技术在时间序列分析、生产流程优化、网络行为分析等领域有着广泛的应用。
例如，在生产流程中，可以利用序列模式挖掘技术来发现生产线上的优化模式，从而提高生产效率和节约成本。
在网络行为分析中，可以利用序列模式挖掘技术来发现用户在互联网上的行为模式，从而改善用户体验和提供个性化服务。
数据挖掘技术中基于关联规则算法的研究摘要数据挖掘的主要目的在于能够从大型的数据库中挖掘出对用户有价值的信息，以便为决策者地决策提供有用的数据依据本文对数据挖掘技术的概念和内容做出了描述，同时也对基于关联规则的数据挖掘技术进行比较全面的概括和分析，并提出解决相应问题的基于关联规则挖掘算法。
关键词数据挖掘；关联规则；算法中图分类号tp392 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）45-0223-031 概述1.1课题的研究背景现代计算机科学技术发展的历史，同时也是数据和信息加工手段不断更新和改善的历史。
随着计算机硬件和软件不断的发展，尤其是数据库技术与应用的广泛推广，摆在人们面前的问题出现了，这些急剧膨胀的信息数据，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务，也已成为广大信息技术工作者所重点关注的焦点之一。
传统的收集数据技术可以在一定程度上对收集来的数据信息进行统计分析，能够获得一定的数据价值，这种传统的收集数据技术具有一定的效果，但当这种方法在面对海量的数据并从中进行数据分析时，却没有一个比较好的解决方案。
无论是数据的统计、数据的查询、数据的报表等这些传统的数据处理方式都是对收集来的数据简单的进行处理，而不能对这些数据内部所隐含的价值信息进行有效的提取和分析。
在这些大量数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息，如何得到这些能够为我们提供决策依据的数据依据已经成为当前的一个热点的研究方向。
1.2研究目的和意义数据挖掘技术是面向应用型的。
目前，在很多重要的领域，数据挖掘都可以发挥积极促进的作用，尤其是在如保险、交通、零售、银行、电信等商业应用领域。
数据挖掘能够帮助用户解决许多典型的商业性的问题，其中包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用评分、欺诈发现等等。
数据挖掘技术已经广泛的在企业市场的营销中得到了应用，它以市场营销学的市场细分原理为基础，通过对涉及到消费者消费行为的信息进行收集、加工和处理，得出结论以确定目标消费者地兴趣、消费倾向、习惯以及消费需求，从而能够推出目标消费者下一步的消费方向，然后以得出来的结论为基础，对目标消费者和消费群体进行定向的营销，这与传统的盲目营销的方式相比，可以在很大程度上节省因营销而产生的开支，能够提高营销的成功率，从而可以为企业带来更大的利润，也能够帮助企业树立起好的口碑。
收稿日期：2012-10-18作者简介：王耀清（19-），中国矿业大学机电与信息工程学院2010级计算机应用专业硕士研究生。
基于粗糙集理论的股票时间序列数据的关联规则方法研究王耀清（中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京100083）摘要：有效做好采煤工艺的研究，促进井下采煤技术的优化，不仅能够推进我国煤炭资源的开采工作，同时也能自根本保障我国井下采煤的安全性，改善煤炭市场的整体发展环境。
本文从采煤技术工艺发展现状着手，分析了不同条件下不同煤炭开采方法的具体运用。
关键词：煤炭生产；采煤技术；工艺选择；应用中图分类号：TD801文献标识码：A 文章编号：1008-8881（2012）04-0139-031粗糙集基本理论粗糙集理论是由波兰学者Pawlak Z 在1982年提出的。
1991年Pawlak Z 出版了专著，系统全面地阐述了粗糙集理论，奠定了严密的数学基础。
该书与1992年出版的粗糙集理论应用专集较好地总结了这一时期粗糙集理论与实践的研究成果，促进了它的进一步发展，现已成为学习和应用粗糙集理论的重要文献。
从1992年至今，每年都召开以粗糙集为主题的国际会议，推动了粗糙集理论的拓展和应用。
目前粗糙集理论已成为人工智能领域中一个较新的学术热点，引起了越来越多的科研人员的关注。
设U 为非空的论域，X 哿U ，R 是U 上的等价关系，A=（U ，R ）是一个近似空间，在A 上，如果X 是一些R 基本类的并集，则称X 是R 可定义的：否则称X 是R 不可定义的。
R 可定义集是全集U 上那样一些子集，这些子集在个体全集U 上是恰好可被定义，而R 不可定义集是子集X 上不可能恰好被定义的。
R 可定义集被称为R 一致集或R 恰当集，而R 不可定义集也被说成是R 不一致集或称R Rough 集，简称不一致集或Rough 集。
如果存在一个等价关系R ∈IND （U ），其中IND （U ）是U 上给定的所有等价关系的交集，使得X 哿U 是R 一致的，则集合X 被称作U 中一致集：如果X 哿U 对任意R ∈IND （U ）都是R Rough 的，则X 被称作U 上不一致集或Rough 集。
数据挖掘技术在股票市场中的应用研究随着全球经济的不断发展，股票市场的成为了人们投资、赚钱的一个重要渠道。
但是股市的波动性很大，投资者很难在不断变化的市场中取得长期的成功。
因此，许多投资者开始探索股票市场中的数据挖掘技术。
数据挖掘技术结合股票市场分析可以帮助投资者更好地理解市场，并获得更好的投资回报。
一、股票市场的特点股票市场是一个高度复杂的市场，其运作受到许多因素的影响。
这些因素包括公司的财务状况、商业环境、经济氛围、政策等等。
这些因素构成了股市的动态市场，影响股市的走势。
投资者需要对这些因素进行研究来做出正确的投资决策。
二、数据挖掘技术的介绍数据挖掘是从大量的数据中提取隐含的、之前未知的关系、模式和规律的过程。
它是一项涉及处理大量未经加工数据的技术，通过挖掘和分析这些数据来揭示问题的本质，从而解决实际应用问题。
数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。
三、数据挖掘技术在股票市场中的应用基于数据挖掘技术的股票市场分析可以帮助投资者更加全面和准确地预测和分析股市的趋势。
下面我们列举几种数据挖掘技术在股票市场中的应用：1. 聚类分析聚类分析是指数据挖掘技术通过对股票市场中各个板块、行业、公司进行分组，让同一组内的股票有相似的特征，不同组之间有区别。
聚类分析可以让投资者更好地理解股票市场，从而更准确地进行投资。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种主要用于发掘数据之间的"强关联"或"弱关联"的技术，可以帮助投资者识别出不同行业、板块之间的联系和关联。
投资者可以根据关联规则发掘出来的结果做出更加科学的投资决策。
3. 时间序列分析时间序列分析是一种量化分析方法，可以为股票市场提供更全面和精确的预测与分析工具。
该技术主要用于预测股票价格的走势，并向投资者提供更加具体的投资建议。
4. 大数据分析技术大数据分析技术是指通过数据处理、数据挖掘和人工智能等技术对大规模、复杂和多样化的数据进行整理和分析，从而得出股市的走势。
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘数据分析是一个日益重要的领域，在各个行业中被广泛应用。
在数据分析的过程中，关联规则挖掘和序列模式挖掘是两个重要的方法。
本文将分别介绍关联规则挖掘和序列模式挖掘的概念、算法以及应用，并探讨它们在实际问题中的价值和局限性。
一、关联规则挖掘1.概念关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项集之间有趣关系的技术。
它主要用于发现事物之间的相关性，帮助人们理解数据集中的隐藏模式和规律。
2.算法常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的方法，通过迭代生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法则使用了一种更高效的数据结构FP树，可以在不显式生成候选项集的情况下挖掘关联规则。
3.应用关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
例如，在市场篮子分析中，关联规则可以帮助店家发现顾客的购买习惯，进而进行商品摆放和促销策略的优化。
二、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种从序列数据中发现频繁模式的技术。
序列数据是指按时间顺序记录的事件序列，如购物记录、日志数据等。
序列模式挖掘的目标是找到在序列中频繁出现的模式，以揭示事件之间的关联性和规律。
2.算法常见的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。
GSP算法是一种基于频繁序列的方法，通过递归地生成频繁子序列和模式。
PrefixSpan算法则利用前缀投影将序列划分为多个较小的子序列，从而减少了搜索空间。
3.应用序列模式挖掘在web点击流分析、用户行为分析、生产过程控制等领域都具有重要意义。
例如，在web点击流分析中，序列模式挖掘可以帮助网站优化用户体验，提高点击率和留存率。
三、关联规则挖掘和序列模式挖掘的比较1.异同点关联规则挖掘和序列模式挖掘都是从大规模数据中挖掘隐藏模式和规律的方法。
它们都可以发现项集之间的关联性，但关联规则挖掘更偏重于静态数据集的挖掘，而序列模式挖掘更适用于动态数据中的模式发现。
时间序列数据挖掘的方法与案例分析时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在各个领域中都有广泛的应用，如经济学、气象学、股票市场等。
时间序列数据挖掘是指通过分析和挖掘时间序列数据中的模式、趋势和关联性，从中获取有价值的信息和知识。
本文将介绍时间序列数据挖掘的方法和一些实际案例分析。
一、时间序列数据的基本特征时间序列数据具有一些基本特征，包括趋势性、季节性、周期性和随机性。
趋势性是指数据在长期内呈现出的总体上升或下降的趋势；季节性是指数据在一年内周期性地重复出现的规律；周期性是指数据在较长时间内呈现出的周期性波动；随机性是指数据中的无规律波动。
二、时间序列数据挖掘的方法1. 平稳性检验平稳性是时间序列数据分析的前提，它要求数据的均值和方差在时间上保持不变。
常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验。
2. 时间序列模型时间序列模型可以用来对数据进行建模和预测。
常用的时间序列模型包括AR 模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型。
AR模型是自回归模型，MA模型是移动平均模型，ARMA模型是自回归移动平均模型，ARIMA模型是差分自回归移动平均模型。
3. 季节性调整对于具有明显季节性的时间序列数据，需要进行季节性调整，以消除季节性的影响。
常用的季节性调整方法有移动平均法和指数平滑法。
4. 时间序列数据挖掘算法时间序列数据挖掘算法可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的模式和关联性。
常用的时间序列数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列预测和异常检测等。
三、时间序列数据挖掘的案例分析1. 股票市场预测股票市场是一个典型的时间序列数据应用领域。
通过对历史股票价格数据的分析和挖掘，可以预测未来股票价格的走势。
例如，可以利用ARIMA模型对股票价格进行建模和预测，以指导投资决策。
2. 气象数据分析气象数据也是时间序列数据的一种应用。
通过对气象数据的分析和挖掘，可以预测未来的天气情况，为农业、交通等领域提供参考。
数据挖掘技术在股票数据分析中的应用数据挖掘技术在股票数据分析中的应用一、引言股票市场以其高风险、高收益的特性备受投资者关注。
随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术逐渐被应用于股票数据分析中。
本文将重点讨论数据挖掘技术在股票数据分析中的应用。
首先介绍数据挖掘技术的概念和技术流程，然后探讨数据挖掘技术在股票市场中的应用，并在最后总结和展望。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是从大量数据中提取出有效信息的一门交叉学科。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
在股票数据分析中，数据挖掘技术被广泛应用于挖掘股票市场中的模式和规律。
三、数据挖掘技术在股票市场中的应用1. 股票市场趋势预测数据挖掘可以通过分析历史股票数据，找出与股票价格走势相关的特征，并构建相应的预测模型。
例如，可以通过挖掘股票市场中的价格、成交量、市盈率等相关数据，预测股票价格的上涨或下跌趋势。
这对投资者在制定投资策略和风险管理方面具有重要意义。
2. 股票市场异常检测数据挖掘技术可以用于检测股票市场中的异常事件，例如股票的操纵、内幕交易等。
通过分析股票的交易数据和财务数据，可以发现异常交易行为和异常走势。
这不仅可以保护投资者的合法权益，还有利于股票市场的健康发展。
3. 股票组合优化数据挖掘技术可以帮助投资者选择合适的股票组合，以实现最佳投资效果。
通过分析股票之间的相关性和不相关性、风险和收益等指标，可以根据投资者的风险偏好和收益目标，构建一个最优的股票组合。
4. 股票市场情绪分析数据挖掘技术可以通过分析社交媒体、新闻报道等大量数据，捕捉投资者的情绪和市场情绪，并将其与股票市场的波动进行关联分析。
这有助于投资者更准确地预测市场的动向，制定更符合市场情绪的投资策略。
四、总结和展望数据挖掘技术在股票数据分析中的应用有助于投资者更准确地预测股票市场的走势，提高投资效益和降低风险。
然而，数据挖掘技术在股票数据分析中仍存在一些挑战和问题，例如数据质量、模型选择等。
投资策略研究报告：基于数据挖掘与分析1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现和提取大规模数据集中隐藏的模式、关系和知识的过程。
它使用各种统计和机器学习技术，以及数据可视化和模式识别方法，来分析和解释数据。
数据挖掘在投资领域中可以用于发现市场趋势、预测股票价格变动、评估投资组合风险等。
通过挖掘数据，投资者可以更好地了解市场行为和机会，从而制定更有效的投资策略。
2. 分析数据分析是对已收集或已存在的数据进行解释和理解的过程。
它包括多种技术和方法，如统计分析、数据可视化、模型建立等。
在投资策略研究中，数据分析可以帮助投资者从大量的市场数据中提取有价值的信息，并进行有效的决策。
通过分析数据，投资者可以识别出潜在的投资机会，评估风险和回报，并优化投资组合。
3. 投资策略投资策略是投资者为实现特定目标而采取的一系列行动和方法。
它通常基于对市场和资产的分析和预测，以达到投资者的风险承受能力和回报要求。
投资策略可以包括选择投资品种、配置资金、买卖时机以及风险管理等方面。
通过研究数据和分析市场情况，投资者可以制定适合自己风险偏好和目标的投资策略。
4. 基于数据挖掘与分析的投资策略研究基于数据挖掘与分析的投资策略研究是指利用数据挖掘和分析技术来研究和制定投资策略。
通过分析大量的市场数据，如股票价格、交易量、财务数据等，投资者可以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
基于这些规律和趋势，投资者可以制定更具预测性和有效性的投资策略，提高投资的成功率和回报率。
在基于数据挖掘与分析的投资策略研究中，投资者可以使用各种数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
他们还可以应用机器学习算法来建立预测模型，以预测市场的未来走势和股票的价格变动。
通过这些研究方法，投资者可以更好地理解市场现象，更准确地判断市场趋势，并制定相应的投资策略。
总结起来，基于数据挖掘与分析的投资策略研究是一种以数据为基础，利用数据挖掘和分析技术来研究和制定投资策略的方法。
时间序列关联规则
时间序列和关联规则是数据挖掘和数据分析领域的两个重要概念。
时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，通过对时间序列进行分析可以揭示时间的趋势、周期性和季节性等特征。
时间序列分析可以用于预测未来的值，例如预测股票价格、销售量等。
关联规则是指在数据集中发现项之间的关系或模式。
关联规则分析可以用于描述数据中的关联关系，并可以用于推荐系统和市场篮子分析等场景。
常见的关联规则分析算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
时间序列和关联规则的应用场景也有一定的区别。
时间序列常用于金融市场分析、供应链管理、销售预测等领域；关联规则常用于市场篮子分析、推荐系统、用户行为分析等领域。
然而，时间序列和关联规则之间也有联系。
在时间序列中，我们可以通过时间序列分析方法寻找时间上的关联关系；而在关联规则中，我们可以通过考虑时间信息来发现时间上的关联规则。
例如，可以基于时间序列分析的结果，在特定时间段内寻找出现频率高的关联规则。
总之，时间序列和关联规则是数据分析和挖掘领域两个重要的概念，可以互相补充和应用于不同的场景中。
基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究Study on Mining Association Rules from Stock Time Series Data一．引言随着计算机信息系统的日益普及，大容量存储技术的发展以及条形码等数据获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究中积累了大量的各种类型的数据。
在这些数据中，有很大一部分是呈现时间序列（time series）类型的数据。
所谓时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集[1]，如金融证券市场中每天的股票价格变化；商业零售行业中，某项商品每天的销售额；气象预报研究中，某一地区的每天气温与气压的读数；以及在生物医学中，某一症状病人在每个时刻的心跳变化等等。
然而，我们应该注意到：时间序列数据不仅仅是历史事件的记录，更重要的是蕴藏这些数据其中不显现的、有趣的模式。
随着时间推移和时间序列数据的大规模增长，如何对这些海量数据进行分析处理，挖掘其背后蕴藏的价值信息，对于我们揭示事物发展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，为人们正确认识事物和科学决策提供依据具有重要的实际意义。
时间序列数据分析按照不同的任务有各种不同的方法，一般包括趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘、周期模式挖掘等[2]。
本综述是针对证券业中股票时间序列分析的，试图通过列举、分析有关证券业中股票时间序列数据分析的原理、方法与技术，着重探讨数据挖掘中基于股票时间序列数据的关联规则挖掘的概念、原理技术、实施过程及存在的障碍和问题，以期能有新的发现和领悟。
二．股票时间序列传统研究方法概述随着我国市场经济建设的发展，人们的金融意识和投资意识日益增强。
股票市场作为市场经济的重要组成部分，正越来越多地受到投资者的关注。
目前股票投资已经是众多个人理财中的一种重要方式。
不言而喻，如果投资者能正确预测股票价格、选准买卖时机，无疑会给投资者带来丰厚的收益。
于是，在股票的预测和分析方面出现了大量的决策分析方法和工具，以期能有效地指导投资者的投资决策。
目前，我国股市用得较多的方法概括起来有两类[3]：一类是基本分析和技术分析，另一类是经济统计分析。
1．基本分析和技术分析在股票市场上，当投资者考虑是否投资于股票或购买什么股票时，一般可以运用基本分析的方法对股市和股票进行分析；而在买卖股票的时机把握上，一般可以运用技术分析的方法[4]。
基本分析指的是通过对影响股票市场供求关系的基本因素（如宏观政治经济形势、金融政策、行业变动、公司运营财务状况等）进行分析，来确定股票的真正价值，判断未来股市走势，是长期投资者不可或缺的有效分析手段。
技术分析是完全根据股市行情变化而加以分析的方法，它通过对历史资料（成交价和成交量）进行分析，来判断大盘和个股价格的未来变化趋势，探讨股市里投资行为的可能转折，从而给投资者买卖股票的信号，适合于投资者作短期投资。
目前技术分析常用的工具是各种各样的走势图（K线图、分时图）和技术指标（MA、RSI、OBV等）。
2．经济统计学分析主要针对时间序列数据进行数学建模和分析。
传统的时间序列数据分析已经是一个发展得相当成熟的学科，有着一整套分析理论和工具，是目前时间序列数据分析的主要方法，它主要用经济统计学的理论和方法对经济变量进行描述、分析和推算。
传统时间序列数据分析的研究目的在于[5]：●分析特定的数据集合，建立数学模型，进行模式结构分析和实证研究；●预测时间序列的未来发展情况。
传统的时间序列数据分析最基本的理论是40年代分别由Norbor Wiener和Andrei Kolmogomor提出的。
20世纪70年代，G.P.Box和G.M.Jenkins发表专著《时间序列分析：预测和控制》，对平稳时间序列数据提出了自回归滑动平均模型（ARMA），以及一整套的建模、估计、检验和控制方法，使得时序数据分析得以广泛运用于各种工程领域。
其基本思想是根据各随机变量间的依存关系或自相关性，从而由时间序列的过去值及现在值来预测出未来的值。
该模型以证券市场为非有效市场为前提，当期的股票价格变化不仅受当期随机因素的冲击，而且受前期影响。
换句话说，就是历史信息会对当前的股票价格产生一定程度的影响。
采用的方法一般是在连续的时间流中截取一个时间窗口（一个时间段），窗口内的数据作为一个数据单元，然后让这个时间窗口在时间流上滑动，以获得建立模型所需要的训练集[6]。
[7]基于股票时间序列是一种混沌时间序列的认知，提出一种新颖的非线性时间序列预测模型，即滑动窗口二次自回归（MWDAR）模型，该模型使用部分的历史数据及其二次项构造自回归模型，模型参数用最小二乘法估计。
其基本理论基础是：一个线性模型不能描述混沌时间序列的全局性特征，但在一个小的时间间隔内，系统的行为却可以用某种线性模型近似。
[8]则提出了一种基于嵌入理论和确定集上的预测误差的混沌时间序列预测方法，并探讨了在股票价格预测上的应用。
可以看出，经济统计学为问题的探索解决方案提供了有用而实际的框架；模型是经济统计学的核心，模型的选择和计算往往被认为是次要的，是建立模型的枝节。
经济统计学本质上是从事“确定性”分析的，可以说统计方法是“目标驱动”的。
但是，在大量数据集中往往存在一些未被人们预期到但又具有价值的信息，人们为发现大量数据中隐藏的规律和模式，就需要新的具有“探索性”的分析工具。
显然，数据挖掘就是这样的一门工具。
三．数据挖掘技术应用于股票时间序列分析的研究现状数据挖掘（DM，Data Mining），也称为数据库中的知识发现（KDD，Knowledge Discovery in Database）是数据库技术和机器学习等人工智能技术相结合的产物，是一门新兴的数据智能分析技术[9]。
20世纪80年代末，随着数据库、互联网技术的迅速发展以及管理信息系统（MIS）和网络数据中心（IDC）的推广应用，数据的存取、查询、描述统计等技术已日臻完善，但高层次的决策分析、知识发现等实用技术还很不成熟，导致了“信息爆炸”但“知识贫乏”的现象。
到了90年代，人们提出在数据库基础上建立数据仓库，应用机器学习和统计分析相结合的方法处理数据，这两者的结合促成了数据挖掘技术的诞生。
所谓数据挖掘，简单地说，就是从大量数据中提取或挖掘知识[2]；详细一点可以描述为主要利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率的限制下，从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识（模型、规则和趋势）的过程。
挖掘算法的好坏直接影响到知识发现的质量和效率，因此目前大多数研究都集中于数据挖掘算法及其应用上。
1．相关技术介绍（1）关联规则挖掘关联规则是美国IBM Almaden Research Center的Rakesh Agrawal等人于1993年首先提出来的KDD研究的一个重要课题[10]。
关联规则挖掘本质是从大量的数据中或对象间抽取关联性，它可以揭示数据间的依赖关系，根据这种关联性就可以从某一数据对象的信息来推断另一对象的信息。
它可以做如下形式化定义：设I = {i1，i2，...，i m}是一组项的集合（例如一个商场的物品），D是一组事务集(称之为事务数据库)。
D 中的每个事务T是项的集合，且满足T⊆I。
称事务T支持物品集X，如果X⊆T。
关联规则是如下形式的一种蕴含式：X→Y，其中X⊆I，Y⊆I，且X∩Y= φ。
(1) 称关联规则X→Y在事务数据库D中具有大小为s的支持度，如果物品集X∪Y的支持度为s%，即support(X→Y)=P(X U Y)。
(2) 称规则X→Y在事务数据库D中具有大小为c的可信度，如果D中支持物品集X的事务中有c%的事务同时也支持物品集Y，即confidence(X→Y)=P(Y|X)。
从语义的角度来分析，规则的可信度表示这条规则的正确程度；支持度表示用这条规则可以推出百分之几的目标，即这一规则对于整体数据的重要程度。
用户可以定义二个阈值，要求数据挖掘系统所生成的规则的支持度和可信度都不小于给定的阈值。
这样，就用蕴含式、支持度和可信度唯一标识了每一个挖掘出来的关联规则。
已知事物数据库D，关联规则的挖掘问题就是产生支持度与置信度分别大于用户给定的最小阈值的所有关联规则。
该问题分两步来求解：第一步是找出事务数据库D中所有满足条件的具有用户指定最小支持度的项目集。
具有最小支持度的项目集称为频繁项集。
第二步是从频繁项集中构造可信度不低于用户要求的规则。
形式地，对于每一个频繁项目集A，找出A的所有非空子集a，如果比率support(A)/support(a)≥min_conf （可信度），就生成关联规则a→(A-a)。
识别或发现所有的频繁项集是关联规则挖掘算法的核心，也是计算量最大的部分。
目前已有不少挖掘频繁项集的方法，其中最著名的是R.Agrawal和R.Srikant提出的Apriori算法[11]，其核心是利用这样一个性质：频繁项集的所有非空子集都是频繁的。
基于这样的先验知识，Apriori使用一种“逐层搜索“的迭代方法，k-项集用于探索（k+1）项集。
首先找出频繁1-项集，记作L1；用L1找频繁2-项集L2；而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k-项集。
虽然Apriori算法能最终挖掘出所有的关联规则，但由于处理的数据量非常大，因而算法的效率显得十分重要。
后来的一些研究人员对算法的连接和剪枝过程进行各种优化。
如[12]提出了称为AprioriTid的改进算法，该算法提出了在每一步（第一步除外）计算候选频繁项集的支持度时不需要浏览整个事务数据库。
它认为不包含任何k-项集的事务不可能包含任何k+1项集，这样，这种事务在其后的考虑时，可以加上标记或删除，因为为产生j-项集（j＞k），扫描数据库时不再需要它们。
该算法的本质是压缩进一步迭代扫描的事务数。
而[13]提出的AprioriPro算法，其基本思想与AprioriTid是一致的，也是减少对数据集的扫描，不同的是AprioriPro算法是通过在原有的数据集上增加一个属性，通过这个属性的取值来减少对某些事务的扫描。
[14]是结合Apriori和AprioriTid两种算法，提出了一种混合挖掘算法AprioriHybrid，其基本思想是在扫描的早期使用Apriori算法，当候选模式集中记录条数小到可以放进内存时就转向AprioriTid算法。
这些改进算法虽然比Apriori算法在挖掘效率上有一些提高，但本质上没有什么区别，都要在挖掘过程中生成大量的候选模式集。
“有没有这样的算法，挖掘全部的频繁项集而不产生候选？” 1999年Han等人提出FP-Growth算法[15]，以及 Agrawal等人提出的树－投影(Tree Project)[16]关联规则挖掘算法就是这样的算法，它们在性能上均获得了突破，与Apriori算法相比，挖掘效率有了数量级的提高。
