基于概念格的关联规则挖掘方法，结构清晰、扫描少、效率高，适合动态数据和分布式场景。你要是厌倦了传统的 Apriori 挖掘逻辑，真可以试试这个。构建一次概念格，不仅规则出来得快，后续还挺好维护。关键是，只扫一遍数据库，响应也快，大数据也不吃力，嗯，挺香的！

概念格的数据组织能力还蛮强，不像频繁项集那样靠不断扫描。它是一个偏序结构，像个有层级的树，你的数据逻辑关系全都能“格”出来。尤其是在做市场或者用户行为的时候，效果，规避了多冗余操作。

以前用 Apriori 算法，每次数据库一更新就头大——频繁项集重扫、规则重挖，累不累？现在用概念格挖掘，变动时只需局部维护格结构，不仅稳定，还更可控。而且闭合模式生成方式也更智能，不怕数据结构复杂。

构建过程也不难，文章里还给了优化算法。简单说，就是先把概念格搞出来，再通过它去找频繁项集，逻辑清楚、实现也直白。还了两种优化策略，代码上手还蛮快的，适合自己改。

对了，它还搞了分布式架构支持，蛮适合你拿来跑大规模数据集。你要是做日志、电商推荐这种数据量爆炸的场景，用这套方案就省心多了，实验效果也写得比较详细。

如果你想快速上手，可以先看看它构建概念格的思路，跟 Apriori 对比下，基本就明白适用场景了。哦，还有几个不错的参考项目：

如果你正好有一堆杂乱的业务数据，不妨搞个概念格试试，说不定比你以前那套还快。