模糊层次结构的关联规则挖掘思路，挺有意思的。尤其是面对数值型数据库时，用一般化的模糊规则来抽象特征，能省不少事。思维方式也贴近人类直觉，尤其适合不确定性强、数据维度又多的场景。
传统的关联规则挖掘有点死板，值一多、层级一复杂，规则就容易碎成一地。而这个方法结合了模糊集合和多层次结构，比如“温度高”这种模糊概念，它不是一个具体数，而是一个范围。抽象出这种模糊层次后，你能挖出更泛化的规律，像“高温下购买冷饮的概率高”，比死盯某个具体温度要实用得多。
而且算法对数值型数据挺友好，不用硬拆成离散区间。适合做消费行为、环境监测类的数据建模。哦对了，建议你看下这几个链接：
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如果你现在正那种“看起来杂但感觉是有规律”的数值型数据，不妨把这个方法拿出来试试。上手门槛不高，逻辑也清晰，值得一看。