挖掘关联规则的新方法

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

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。

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%]

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。

数据挖掘里的关联，Apriori 算法算是个“老朋友”了。它用得还挺广，尤其是做零售、电商相关的频繁项集挖掘，比如顾客买了 A 还会不会买 B。Apriori.cpp和MyApriori.cpp这俩文件里头实现了标准和改进版的算法逻辑。要直接跑程序也可以，压缩包里有Apriori.exe和MyApriori.exe，点一下就能试，省了编译的事儿。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。