挖掘关联规则的重要性及频繁模式分析

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%]

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

Apriori算法是一种用于数据挖掘的经典算法，其核心目标是发现数据集中频繁出现的项集以及学习部分关联规则。 算法特点： 迭代式方法： Apriori算法采用逐层迭代的方式，从单个频繁项开始，逐步生成更大的频繁项集。 支持度阈值： 通过设定最小支持度阈值，筛选出满足条件的频繁项集，有效控制结果数量。 关联规则生成： 基于频繁项集，Apriori算法可以推导出“一对多”或“多对一”形式的部分关联规则。 局限性： 无法处理多对多关联规则： Apriori算法目前版本仅支持生成一对多或多对一形式的关联规则，对于更复杂的多对多关联规则尚待改进。

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

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。

关联规则是指所有形如X ⇒ Y的蕴涵式，其中X和Y是数据项集，且X与Y没有交集。关联规则被认为是有趣的，如果它们满足最小支持度和最小置信度的阈值，这些规则被称为强规则。

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。