数据挖掘技术中基于关联规则算法的研究
基于数据挖掘的关联规则研究
度最 小值ｍｉｓｐ ｎｕ， 可信度 最小值ｍｉｃｎ， ｎｏｆ和兴趣度 １ ≤ ｉ Ｒ， 当ｍｉ ｕ ≤ｓｐ ０ｔ ｎｏ ｆ ｃ ｎ ｄｎ ｅ Ｒ≤１ 仅 ｎ ｐ ｕｐｒ ｓ ，ｍｉｃｎ ＜ ｏ ｆ ｅ ｃ ￣ ｉ 时 称ｘ＝ Ｙ为强关联 规． （ 为用户 定义 的兴趣度最 ＞ ￣ｉ ｒＲ Ｊ
ｖ０ ． ２ Ｎｏ １ １２ ． Ｆｅ ｒ ａｙ ０ ８ ｂｕｒ ２ ０
基子数据挖掘的关联规则研究
口 王 嵩岩
（ 北京科技 大学 ，北京 １０ ８ ０ ０ ３）
睛 要】 关联规 则算 法 的研 究在 数据挖 掘 算法 的研 究 中占有相 当重要 的地 位 。关联规 则 算法 的核 心 是基 于两阶段 频繁 记得 Ａ ｒ ｒ算 法 ， 随 着对 关联 规 则研 究的深入 ， 于支持度 和 可信度 的 Ａ ｒ ｒ算 法 ｐｉ ｉ ｏ 但 基 ｐｉ ｉ ｏ 越 来越 不能适 应 实际情 况 ， 兴趣 度的 引入也 就水 到渠成 。 虽然兴趣 度 的 引入 一定 程度上 解 决 了用 户感兴趣 而 Ａ ｒ ｒ算法无法生成的规则， ｐｉ ｉ ｏ 但无法解决组合爆炸和规则丢失等问题。目前一种 自动设置支持度最小 值 的基 于可信 度和 支持度 的模 型基 本解 决 了上 述 问题 。 【 关 键 词 】 据挖 掘 ； 数 关联规 则 ； 法研 究 算 【 中图分类号】 Ｐ １． Ｔ ３１ ２ １ 陂 献标识码】 Ａ 陂 章编号】 ０９０ ５（ ０８ ０—０ ００ １０ －６７ ２０ ）１ ８－３ ０
度 量是用户 对挖掘 出来 的知识 的简洁性 、 确定性 、 实 用 性和新颖性 的综合 度量 。 若给定交易集 Ｄ， Ｄ上的关联规则ｘ＝ Ｙ的兴趣度 ＞
定 义为 ： １ ＝ ｕ ｐ ｒ （ ／ ｕ ｐ ｒ Ｘ）ｓｐ ｏｔ（ 】Ｐ Ｒ ｓｐ ｏｔ Ｘ ＵＹ）ｓ ｐ ｏｔ（ ｕ ｐ ｒ Ｙ） ［ ＝ （ Ｙ）Ｐ Ｘ ＰＹ） Ｘ ／ （ ）（ ］ ［ 。 若给定交易 集Ｄ， Ｄ上的关联规则 ｘ ＞ ＝ Ｙ以及 支持
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告一、选题背景和意义：随着互联网时代的到来，数据量不断增长，信息爆炸的问题愈发突出。
为了从数据中挖掘出有用的知识，需要用到数据挖掘技术。
关联规则挖掘算法是数据挖掘中一项重要的技术之一，主要用于发现数据集中的关联项和频繁项集，以支持决策和预测。
随着数据量和数据类型的不断增加，关联规则算法也面临着越来越大的挑战。
本文选取基于关联规则的数据挖掘算法及其应用作为研究对象，旨在深入了解关联规则挖掘算法的原理和特点，以及相关的应用场景。
该研究将有助于提高数据挖掘技术在实际应用中的效率和准确性，为企业和机构提供更准确的决策支持。
二、研究内容和方法：1. 研究背景和意义：重点介绍数据挖掘技术在互联网时代的应用和发展趋势，分析关联规则挖掘算法在数据挖掘中的重要性和应用场景。
2. 关联规则挖掘算法：介绍Apriori算法和FP-Growth算法等关联规则挖掘算法的原理和特点，并比较各算法之间的优缺点。
3. 应用案例分析：以电子商务领域为例，通过实际的数据挖掘案例，探讨关联规则挖掘算法的应用方法和效果，并评估算法的准确性和效率。
4. 研究总结和展望：总结关联规则挖掘算法的特点和应用价值，探讨其未来在数据挖掘领域的发展方向和趋势。
三、预期成果：本研究的预期成果为：1. 对关联规则挖掘算法的原理和特点进行深入探讨，比较各算法之间的优缺点。
2. 经过应用案例分析，评估关联规则挖掘算法的准确性和效率。
3. 提供对于数据挖掘在实际应用中的一定指导意义和支持。
四、研究计划：1. 第一周：进行文献查阅，确定研究方向和内容。
2. 第二周：深入研究关联规则挖掘算法的原理和特点。
3. 第三周：比较各种关联规则挖掘算法，选择适合的算法。
4. 第四周：通过实际应用案例，评估算法的准确性和效率。
5. 第五周：总结研究成果，撰写开题报告初稿。
6. 第六周：进行报告修改和完善，最终完成开题报告。
五、研究难点和风险：本研究的难点主要在于：1. 关联规则挖掘算法的理解和应用需要较强的数学基础和编程能力。
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用关联规则挖掘算法及其应用数据挖掘技术是指对大量的数据进行分析，探索数据之间的关系，从而发现有用的信息的过程，通常由数据预处理、数据挖掘、数据后处理三个步骤组成。
其目的是使数据转化为有用的知识，为决策提供支持。
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域中的一种重要技术，应用广泛。
关联规则挖掘算法的基本思想是通过分析数据中的相关项集，挖掘出不同项集之间的关联规则，从而发现相关性或相关规律。
例如，在超市购物时，如果顾客购买了牛奶和面包，可以推断出顾客还需要购买黄油，这便是关联规则挖掘的应用之一。
关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法主要有Apriori算法、FP-Growth算法、ECLAT算法等。
Apriori算法是最为经典的关联规则挖掘算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，即频繁出现的项集表示高频的模式。
其基本思想是通过寻找频繁项集来发现高度关联的集合，然后将它们转换成关联规则。
算法需要多次扫描数据集，通过迭代计算候选项集的支持度，将支持度超过阈值的项集作为频繁项集。
FP-Growth算法是近年来发展的一种高效的挖掘算法。
它将数据集压缩成一棵频繁模式树，以减少数据集的扫描次数。
该算法使用一种“不生成候选项集”的方法，即直接利用频繁项集在树中的结构，而不产生候选项集。
在以此方式从数据集中提取出频繁项集后，可以应用关联规则生成的方法发掘规则。
ECLAT算法是另一种常见的关联规则挖掘算法，也是一种基于频繁项集的算法。
该算法使用一种垂直数据存储的技术来管理数据集。
在这种存储方式下，每个项集用一个数组表示，数组中的每个元素代表一个事务，以便在寻找频繁项集时对每个项进行计数，以发现其支持度。
应用实例关联规则挖掘算法广泛应用于各行各业，如市场营销、网站推荐、医疗决策等领域。
下面介绍一些实际应用的例子。
在市场营销方面，关联规则挖掘算法可以用于预测顾客可能购买的商品，为企业定制个性化的广告宣传方案。
《数据挖掘中关联规则算法研究》范文
《数据挖掘中关联规则算法研究》篇一一、引言随着信息技术和大数据时代的飞速发展，数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究的重要课题。
关联规则算法作为数据挖掘的核心技术之一，能够从大量数据中提取出有价值的信息和知识。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则算法的研究现状、常用算法及其应用领域。
二、关联规则算法概述关联规则算法是一种在大规模数据集中寻找项集之间有趣关系的技术。
其主要目标是发现数据集中项集之间的关联性或因果结构，从而帮助人们更好地理解和利用数据。
关联规则算法通常用于购物篮分析、用户行为分析、生物信息学等领域。
三、常用关联规则算法1. Apriori算法：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过寻找频繁项集来生成关联规则。
Apriori算法通过不断迭代，逐步找出满足最小支持度和最小置信度的规则。
2. FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种改进的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树（FP-Tree）来发现数据集中的频繁项集和关联规则。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法具有更高的效率。
3. Eclat算法：Eclat算法也是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是将数据库分割成若干个不相交的子集，然后对每个子集进行局部搜索，最后将局部搜索结果合并得到全局的关联规则。
四、关联规则算法的应用领域1. 购物篮分析：通过分析顾客的购物行为，发现商品之间的关联关系，从而帮助商家制定更有效的营销策略。
2. 用户行为分析：在互联网领域，通过分析用户的浏览、点击等行为数据，发现用户兴趣之间的关联关系，为个性化推荐等应用提供支持。
3. 生物信息学：在生物信息学领域，关联规则算法可以用于分析基因、蛋白质等生物分子之间的相互作用关系，从而揭示生物系统的复杂网络结构。
五、研究现状与展望目前，关联规则算法已经广泛应用于各个领域，并取得了显著的成果。
然而，随着数据规模的日益增大和复杂性的提高，传统的关联规则算法面临着诸多挑战。
关联规则挖掘算法的研究与应用
关联规则挖掘算法的研究与应用引言：关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要工具之一，在商业、医疗等领域有着广泛的应用。
通过挖掘数据集中的关联规则，可以发现数据之间的潜在关联关系，为决策提供支持与指导。
本文将对关联规则挖掘算法的研究和应用进行探讨，并分析其在实际问题中的应用效果。
一、关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据之间的相关性。
算法的基本原理包括：支持度和置信度的计算、频繁项集的挖掘和关联规则的生成。
1. 支持度和置信度的计算：支持度表示一个项集在整个数据集中出现的频率，而置信度表示一个关联规则的可信度。
通过计算支持度和置信度，可以筛选出具有一定频率和可信度的项集和关联规则。
2. 频繁项集的挖掘：频繁项集是指在数据集中出现频率达到预定义阈值的项集。
挖掘频繁项集的常用算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于逐层搜索的算法，在每一层中利用候选项集生成频繁项集。
而FP-growth算法是一种基于树结构的算法，通过构建FP树和挖掘频繁模式来实现。
3. 关联规则的生成：在挖掘到频繁项集之后，可以利用这些频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成常采用Apriori原理，即从频繁项集中根据最小置信度阈值生成关联规则。
二、关联规则挖掘算法的研究进展随着数据挖掘技术的发展，关联规则挖掘算法也得到了不断的改进与扩展。
研究者们提出了许多新的算法和改进方法，以提高关联规则的挖掘效果。
1. 改进的关联规则挖掘算法：针对传统算法在挖掘大规模数据时效率低下的问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，有基于GPU加速的算法、并行化的算法以及基于增量挖掘的算法等。
这些算法通过利用硬件加速和并行计算技术，可以大幅提升挖掘速度。
2. 多维度关联规则挖掘：除了在单一维度上挖掘关联规则，研究者们还尝试在多维度上进行关联规则的挖掘。
多维关联规则挖掘算法可以同时挖掘多个维度中的关联规则，从而发现更加丰富和准确的关联关系。
基于关联规则的聚类算法研究
基于关联规则的聚类算法研究聚类算法是数据挖掘领域中的一项重要技术，其目的是将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象具有相似性，并且不同组之间具有明显的区分性。
关联规则是挖掘数据集中项之间关联关系的一种技术，它可以发现项集之间频繁出现的模式。
基于关联规则的聚类算法结合了这两种技术，旨在通过挖掘数据集中项之间频繁出现模式，并将具有相似模式分为一组，从而实现更加精确和有效地聚类。
在基于关联规则的聚类算法研究中，首先需要对数据集进行预处理。
预处理阶段包括数据清洗、特征选择和特征变换等步骤。
通过这些步骤可以去除重复、缺失和异常值，并选择合适且具有代表性的特征进行后续分析。
在预处理完成后，接下来需要进行频繁模式挖掘。
频繁模式挖掘是基于关联规则算法中最为重要和核心部分之一。
其目标是从大量可能存在于数据集中项之间的关联关系中找出频繁出现的模式。
常用的频繁模式挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
这些算法通过扫描数据集中的项集，计算项集之间的支持度，并根据设定的最小支持度阈值来找出频繁项集。
在得到频繁模式后，可以根据关联规则挖掘来生成聚类。
关联规则挖掘可以通过计算置信度和支持度来评估规则的可信度和重要性。
置信度表示在前提条件下，后件出现的概率，而支持度表示前提条件和后件同时出现的概率。
通过设定最小置信度阈值和最小支持度阈值，可以筛选出具有较高可信性和重要性的关联规则。
生成聚类时，可以将具有相似模式（即具有相似关联规则）分为一组。
聚类过程中常用到一些距离或相似性计算方法，例如欧氏距离、余弦相似性等。
这些方法可以将数据对象之间进行比较，并根据其相似程度进行分组。
基于关联规则的聚类算法在实际应用中具有广泛而重要的价值。
例如，在市场营销中，可以利用这种算法来挖掘消费者购买行为中的关联规则，从而实现精准的个性化推荐。
在医学领域，可以利用这种算法来挖掘疾病之间的关联规则，从而辅助医生进行诊断和治疗决策。
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升，数据挖掘变得越来越重要。
它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律，有助于人们更好地理解数据背后的本质。
关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一，它能够发现数据集中项之间的关系，即根据一些已知的事件或属性，推断出一些新的事件或属性。
本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。
一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法，它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。
举个例子，如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒，那么这两个项（尿布和啤酒）之间就存在关联关系。
关联规则有两个部分：前项和后项。
前项是指已知的、出现频率高的事件或属性，后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。
关联规则还包括支持度和置信度两个指标。
支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例，而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。
二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。
它的工作流程是先从单项集开始，不断推算出更高维度的项集，再检查每个项集的支持度。
如果支持度高于预设的最小值，那么这个项集就被认为是频繁项集。
Apriori算法的优点是简单高效，但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集，它的工作流程是构建一棵FP树，然后根据FP树的特性，进行递归寻找频繁项集。
相比Apriori算法，FP-Growth的优势在于减少了I/O开销，适应于分布式环境。
三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。
比如，在电子商务平台中，我们可以根据用户购买历史，对商品进行关联分析，根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律，来推荐B商品给用户。
在医学领域，我们可以根据患者的病历和病情，进行关联挖掘，找到不同病例之间的共同点，为医生提供辅助诊断。
大数据挖掘中的关联规则分析技术
大数据挖掘中的关联规则分析技术一、概述随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始注重利用数据进行决策。
而在大数据中，关联规则分析技术具有非常重要的作用，可以帮助企业提高运营效率和市场竞争力。
本文将从什么是关联规则、关联规则算法、关联规则分析的应用场景以及未来的发展趋势等几个方面，来介绍大数据挖掘中的关联规则分析技术。
二、什么是关联规则在商品销售过程中，经常会发现一些消费者会同时购买某些商品，这些商品之间存在一定的规律。
比如，如果消费者购买了牛奶和麦片，那么他们很可能也会购买面包。
这种现象被称为“关联规则”，公式表述如下：A→B其中 A 和 B 均为商品集合或属性集合（也可以是两者的混合），箭头“→”的含义为“蕴含”，表示当集合 A 出现时，集合 B 也很可能出现。
三、关联规则算法Apriori 算法是经典的关联规则分析算法，主要分为以下三个过程：1、生成候选项集；2、计算支持度，得到频繁项集；3、由频繁项集，生成关联规则。
四、关联规则分析的应用场景1、商品推荐通过关联规则，可以挖掘出不同商品之间的关系，建立商品之间的联系，以此推荐相似性高的商品，提高用户购买体验。
2、用户行为分析将用户的行为转化为事务数据集，通过分析用户不同行为之间的关系，可以推测出用户的偏好，针对不同用户，推荐不同的商品和服务。
3、产品定价通过关联规则算出不同产品与价格之间的规律，以此制定合适的价格策略。
五、关联规则分析的未来发展趋势在未来，关联规则分析技术将会面临以下四个方面的发展：1、算法优化关联规则分析算法可以从多个方面进行优化，如数据采样、数据集划分、算法并行化等。
2、可视化展示可视化展示可以提高数据分析的效率，利用图表直观展示数据分析报告，更加便于用户理解和应用。
3、实时性计算与传统离线计算相比，实时计算可以在短时间内给出结果，更加符合企业实际需求。
4、结合其他技术将关联规则分析技术与其他技术结合，如自然语言处理、深度学习等，可以得出更为准确的结果，并且在应用场景上会更加广泛。
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数据挖掘技术中基于关联规则算法的研究摘要数据挖掘的主要目的在于能够从大型的数据库中挖掘出对用户有价值的信息，以便为决策者地决策提供有用的数据依据本文对数据挖掘技术的概念和内容做出了描述，同时也对基于关联规则的数据挖掘技术进行比较全面的概括和分析，并提出解决相应问题的基于关联规则挖掘算法。
关键词数据挖掘；关联规则；算法中图分类号tp392 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）45-0223-031 概述1.1课题的研究背景现代计算机科学技术发展的历史，同时也是数据和信息加工手段不断更新和改善的历史。
随着计算机硬件和软件不断的发展，尤其是数据库技术与应用的广泛推广，摆在人们面前的问题出现了，这些急剧膨胀的信息数据，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务，也已成为广大信息技术工作者所重点关注的焦点之一。
传统的收集数据技术可以在一定程度上对收集来的数据信息进行统计分析，能够获得一定的数据价值，这种传统的收集数据技术具有一定的效果，但当这种方法在面对海量的数据并从中进行数据分析时，却没有一个比较好的解决方案。
无论是数据的统计、数据的查询、数据的报表等这些传统的数据处理方式都是对收集来的数据简单的进行处理，而不能对这些数据内部所隐含的价值信息进行有效的提取和分析。
在这些大量数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息，如何得到这些能够为我们提供决策依据的数据依据已经成为当前的一个热点的研究方向。
1.2研究目的和意义数据挖掘技术是面向应用型的。
目前，在很多重要的领域，数据挖掘都可以发挥积极促进的作用，尤其是在如保险、交通、零售、银行、电信等商业应用领域。
数据挖掘能够帮助用户解决许多典型的商业性的问题，其中包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用评分、欺诈发现等等。
数据挖掘技术已经广泛的在企业市场的营销中得到了应用，它以市场营销学的市场细分原理为基础，通过对涉及到消费者消费行为的信息进行收集、加工和处理，得出结论以确定目标消费者地兴趣、消费倾向、习惯以及消费需求，从而能够推出目标消费者下一步的消费方向，然后以得出来的结论为基础，对目标消费者和消费群体进行定向的营销，这与传统的盲目营销的方式相比，可以在很大程度上节省因营销而产生的开支，能够提高营销的成功率，从而可以为企业带来更大的利润，也能够帮助企业树立起好的口碑。
2数据挖掘技术的理论基础2.1 数据挖掘技术概述数据挖掘的定义是能够从大量、有噪声、模糊、随机、不完全、实际应用数据中提取出隐含在其中的，又不为人们所知的，同时具有潜在价值的知识和信息的过程，又被称为从数据库中的知识发现。
数据挖掘不同于传统的数据分析，二者有着本质的区别，数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
通过挖掘所得到的信息应该具有未知、有效和实用等3个特征。
整个kdd通常会有若干个挖掘的步骤组成，通常，数据挖掘是其中最重要的一个步骤。
通常情况来讲，数据挖掘与知识发现这两个概念很容易被人们所混淆，其主要原因是它们有相似性以及共同点，并且究其表面信息来讲，似乎如出一辙。
但是就其实质来讲，两者是有显著不同的[1]。
2.2 数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、偏差分析和时序模式。
2.2.1关联分析关联规则挖掘是由2个或2个以上变量来取值的。
这些变量之间假如存在着某种关系，就可以称这些变量之间相互关联。
数据的关联在数据库中可以把分为简单、时序和因果的关联，同时也是目前对数据关联的一个热门的研究方向。
2.2.2聚类分析聚类分析就是把数据按其相似性进行分类，分为不同的类别，同一类别中的数据是相似的，不同类中的数据是不相同的。
通过聚类分析我们可以发现数据的分布模式，通过数据的分布模式找出可能的数据属性之间的关系。
2.2.3分类分类就是在数据的分析过程中找到一个分类的概念，然后对这个分类的概念进行详细的概述，不同的分类代表不同类别数据的信息，并用对这种分类的详细定义来构造相应的模型，这种构造的模型一般用决策树的模式或者规则模式进行详细的描述。
2.2.4预测分析预测就是希望通过对数据的系统分析，以找到数据变化的趋势和发展的规律，并依照这种趋势和发展的规律建立对应的数学模型，然后用这种数学模型对数据的未来走势和发展进行对应的预测。
对预测结果关心的是预测的准确度，这个准确度通常可以用预测的方差进行度量。
2.2.5偏差分析在对偏差的分析过程中能够用到很多的知识，而数据库中的数据多多少少有着异常的情况，通过对数据使用偏差分析来发现数据库中数据存在的异常状况，这对对于数据挖掘来说是非常重要的。
2.2.6时序模式时序模式是指通过时间序列的方法来找出的发生概率比较高的数据模式。
这种数据模式与回归模式是一样的，也就是通过使用己知的数据来对数据未来的值进行预测。
2.3 数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括：神经网络方法、统计分析方法、模糊集方法、遗传算法、决策树方法、覆盖正例排斥反例方法等等。
2.4 数据挖掘的对象和流程根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、面向对象数据库、数据仓库、异质数据库以及internet等。
数据挖掘的流程包括：定义问题、数据准备、数据挖掘、结果分析和知识运用等。
如下图所示：2.5 数据挖掘的应用数据挖掘在各领域的应用还是比较广泛的，只要该产业的数据具有分析价值并且需要利用数据仓库和数据库，皆可利用数据挖掘工具来进行有目的的挖掘分析与评估。
通常情况来讲，较为常见的数据挖掘应用多发生在制造业、零售业、财务金融保险、直效行销界、通讯业以及医疗服务等。
3 关联规则的理论基础和算法研究3.1 关联规则概述如果假设i是项的集合。
那么给定一个交易数据库，交易数据库中每个事务是i的一个非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符tid对应。
关联规则在d中的支持度是d中事务同时包含x、y的百分比，即概率；置信度是包含x的事务中同时又包含y的百分比，即条件概率。
关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
这些阈值是根据挖掘需要人为设定。
关联规则的数据挖掘过程大体的可以分成2个过程：1）首先从数据资料的集合中找出所有相关的高频数据项目组；2）接下来对这些高频数据项目组生成相应的关联规则。
3.2 apriori算法的基本思想apriori算法是一种基于数据挖掘的布尔关联规则频繁项集算法，这种算法具有一定的学术界影响力。
这种算法首先需要找出所有的与数据相关联的频集，频集中包含的项集出现的频率需要和事先定义的最小支持度至少保持一样。
接下来由频集产生相应的数据的强关联规则，这些数据的强关联规则需要满足最小的可信度和最小的支持度。
最后使用一开始找到的频集，利用频集产生期望的数据规则，产生的数据规则包含集合的项中所有的数据关联规则，其中每一个数据规则的右部有且只有一项，在apriori算法中我们使用的是中规则的相关概念。
3.3 apriori算法的不足由频繁k-1项集进行自连接生成的候选频繁k项集的数量是非常巨大的。
在验证候选频繁k项集的时候需要对整个数据库进行扫描，这个扫描的过程是非常耗费时间的。
3.4 apriori算法的改进apriori算法为了减少因自身原有的缺陷，而带来的消极影响，以提高apriori算法在执行方面的效率，针对apriori算法本身的缺陷，并在apriori算法的基础上提出了几个基于apriori算法改进的算法。
在此介绍几种典型的改进的算法:1）基于散列的优化方法基于散列的优化方法的典型算法就是dhp算法。
这种算法利用散列表来产生候选集，可以用于压缩侯选k-项集的集合q（k>-2)的大小。
基于散列的优化方法算法能够有效地减少了2维和3维的候选项目集的数量，是对apriori算法的直接改进。
2）基于事务压缩的优化方法aprioritid和apriorhybrid算法是基于事务压缩的优化方法的典型算法。
这种算法的主旨思想是通过减少不必要的事务的个数来达到减少扫描数据库数量的目的。
3）基于划分的优化方法基于划分的优化方法的典型改进算法-partition算法。
这种优化方法最大的优势就是扫描数据库的次数较少，只需对原事务数据库d两遍扫描。
3.5 fp-growth算法的基本思想fp-growth算法的基本思想是采用分而治之的方法。
这种思想需要首先在对数据库进行第一次扫描时导出相应的和apriori算法相同的频集项的集合与相应的频集项的支持度。
然后可以根据导出的频集项的支持度的大小来对频繁项集进行一个大小的排序，利用这种方法可以构造一个fp树，在构造fp-growth树的时候，可以将数据库中的频集项压缩到一棵频繁模式的树中去，在压缩的过程中需要保留各频集项的基本相关信息，根据频集项的fp树中的关联信息，再将频繁模式的树分化成一些条件库，之后采用不同的数据挖掘方法对这些条件库进行相应的数据挖掘，实行数据挖掘的目的是得到生成长度为2的频集项。
3.6 fp-growth算法的优缺点fp-growth增长算法有着很明显的优点，主要的优点是：1）能够将原来的数据库能够有效地压缩成比较小存储空间；2）不会产生候选项集，所以这种fp-growth增长算法在执行的效率方面会比其他的算法要高很多；3）数据挖掘的数据与要远远的小于原数据库。
4 结论数据挖掘可以应用在很多行业，目前主要应用在农业、电信、银行、生物、天体、电力、化工、零售、医药等方面。
从表面上看，数据挖掘的应用范围是非常的广泛，但是在实际应用当中却没有达到很深的程度。
根据2010年度的gartner报告，数据挖掘技术将会成为未来40年内一项最重要的技术之一。
基于关联规则的数据挖掘技术的发展应是挖掘工具在先进理论指导下的一种改进，而就目前的情况来看，数据挖掘技术还有很大的发展空间。
虽然数据挖掘是一个过程，但是与此过程相关联的是以前数据挖掘之前的结果和数据，那些已获得的数据正是我们想要的，可以不断的分析和产看，因为如果没有进行相应的数据挖掘，是不可能得到有价值的数据。
就实际情况来看，只有那些可以依据过去经验形成的合理的解释才是有价值的。
参考文献[1]张凤荔.基于关联规则的数据挖掘算法研究[d].电子科技大学，2010.[2]梅俊.数据挖掘中关联规则算法的研究与应用[d].安徽工程大学，2010.[3]百度百科. /view/1076817.htm[4]钱志忠.偏差检测的相关研究[j].计算机工程与应用，2007，36(1)：60-63.[5]范明,刘艳波，尹军.数据挖掘：概念与技术[m].北京：机械工业出版社，2001.[6]廖波，王天明.新型数据挖掘算法[j].计算机学报，2003，18(3)：364-368.[7]谭光明，冯圣中，孙凝晖.一种基于新型的数据挖掘算法研究[j].软件学报，2006，17(7)：1501-1509.注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以pdf格式阅读原文。