频繁集的生成，别老靠死板的遍历了，用点约束技巧，效率能提不少。像Sum(S)这种约束，限制一下项集总数或属性值，能直接砍掉大批没用的组合，算是比较聪明的剪枝法。挖关联规则时，数据库一大，Apriori 那种老方法就挺吃力。你要是玩过Apriori，会知道候选集爆炸有多烦，这时候加上点业务相关的条件，比如“只看总消费大于 100 的组合”，效率提升不是一点点。
约束式频繁集就像给挖掘过程戴了个方向盘，能精准控制要什么数据。比如在用户行为里，筛出“买了 X 且总消费超过 Y”的组合，实用。写代码时也好，判断条件加一行，逻辑清晰，还不用改大结构。
嗯，要是你想再深入点，可以看看下面这些资料，都是我之前收藏的：
- 频繁项集连接步骤的约束条件，讲得比较细，逻辑清楚
- 使用 Apriori 算法挖掘频繁项集与关联规则，经典方法温故一下
- 数据挖掘 - 关联规则挖掘，入门到进阶
- 加权负关联规则挖掘，适合想折腾复杂场景的
- 时态约束关联规则挖掘流程详解，讲时序约束的，还挺少见
如果你现在正头大于如何控制挖掘范围，可以优先试试这种带约束的思路，挺管用。数据库一大，加约束才是王道。