韩家伟的数据挖掘书，属于那种看完你会忍不住翻第二遍的类型。不光讲了传统的频繁项集挖掘，像是 Apriori 和 FP-Growth，也把近几年比较火的并行算法、流数据都带上了，覆盖面挺全的，适合前端、后端、算法方向都顺便过一眼。

频繁项集的挖掘，基本上是数据挖掘的老大难了。书里把Apriori讲得还挺清楚，配合这篇文章看，细节会更容易理解。像support、confidence这些概念，在推荐系统或购物篮里用得挺多，实际场景也蛮常见。

FP-Growth比 Apriori 效率高不少，适合大数据量的时候上，核心就是用压缩的前缀树搞定重复扫描问题。参考这个链接FP-Growth 频繁项集挖掘算法，讲得还不错。

还有一种蛮有意思的方式是走垂直数据格式，也就是每一项看哪些事务包含它，反过来操作。这块内容可以搭配这篇文章：垂直数据格式挖掘频繁项集，阅读体验更顺畅。

如果你对并行算法有兴趣，别错过并行频繁项集挖掘算法的优化研究，能节省不少计算资源。数据量一上来，不并行跑还真扛不住。

还有一个小亮点是数据流方向，比如 MFWSR 这种算法，用来应对实时数据挺合适。嗯，虽然有点小众，但有场景就有价值，参考MFWSR 数据流上的频繁闭项集挖掘算法看看。

建议是，你可以把这本书当作工具箱，按需翻，某个项目刚好用上哪块知识，拿出来补一补挺好。是做 BI、推荐系统、日志挖掘的，常会遇到频繁模式相关的需求。

如果你还想了解更底层的结构优化，比如有向图挖掘，可以看下最大频繁项集挖掘算法，逻辑挺清晰。