基于用户评分的关联规则挖掘协同推荐方法(2005年)

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

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

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

基于关联规则的Web页面推荐算法研究 本研究针对电子商务网站，提出了一种基于Web日志挖掘的页面推荐算法。通过对用户访问序列进行分析，利用关联规则挖掘技术识别频繁访问模式，从而实现个性化的页面推荐。该算法能够满足实时推荐需求，并为电子商务网站的营销决策提供数据支持。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。