关联规则挖掘综述
颜雪松,-关联规则挖掘综述
收稿日期:2001 12 14;修返日期:2002 04 28基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB006)关联规则挖掘综述*颜雪松,蔡之华,蒋良孝,贺 毅(中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074)摘 要:介绍了关联规则挖掘的一般概念,并进一步导出它的一般框架;同时对一些典型算法进行了分析和比较,介绍了关联规则的应用;最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
关键词:关联规则;频繁项目集;深度优先遍历;宽度优先遍历中图法分类号:TP301 6 文献标识码:A 文章编号:1001 3695(2002)11 0001 04Survey of Association Rule MiningYAN Xue song,CAI Zhi hua,JIANG Liang xiao,HE Yi(Colle ge o f Information Enginee ring ,China Unive rsit y o f Geosc ienc es,Wuhan Hubei 430074,China)Abstract:In this paper we explain the fundaments of association rule mining and moreover derive a general framework.At the sametime compares and analyses some typical algorithms,introduces the application of the association rules.At the end,views some future directions in association rule generation.Key w ords:Association Rule;Frequent Itemsets;DFS;BFS1 引言面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，它可以通过分析数据集中的项之间的关系，发现其中的规律和模式。
在实际应用中，关联规则挖掘可以帮助企业和组织发现消费者的购买习惯、市场趋势、产品组合等信息，从而更好地制定营销策略和提高销售额。
关联规则挖掘的基本思想是通过计算支持度和置信度来确定项之间的关联程度。
支持度指的是在数据集中同时出现两个或多个项的频率，而置信度则是指在出现一个项的情况下，另一个项出现的概率。
通过设定支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定关联程度的项集，从而发现其中的规律和模式。
关联规则挖掘的算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat 算法等。
其中，Apriori算法是最早被提出的关联规则挖掘算法之一，它通过逐层扫描数据集来生成频繁项集。
FP-Growth算法则是一种基于树结构的算法，它通过构建FP树来快速发现频繁项集。
Eclat算法则是一种基于垂直数据格式的算法，它通过交换和合并项集来发现频繁项集。
除了基本的关联规则挖掘算法外，还有一些扩展算法和改进算法。
例如，基于时间序列的关联规则挖掘算法可以用于分析时间序列数据中的项之间的关系；基于多层次关联规则挖掘算法可以用于分析多个层次之间的关系；基于模糊关联规则挖掘算法可以用于处理数据集中存在模糊关系的情况。
关联规则挖掘在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过关联规则挖掘来发现消费者的购买习惯和偏好，从而制定更加精准的营销策略；在医疗领域中，可以通过关联规则挖掘来发现疾病之间的关联性，从而更好地预防和治疗疾病；在金融领域中，可以通过关联规则挖掘来发现不同金融产品之间的关系，从而更好地进行风险控制和资产配置。
总之，关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，它可以帮助企业和组织发现数据集中的规律和模式，从而更好地制定营销策略和提高业务效率。
随着数据量的不断增加和数据挖掘技术的不断发展，关联规则挖掘将在更多的领域中得到广泛的应用。
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述1引言数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。
关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。
同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。
也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
2关联规则的基本概念2.1基本概念和问题描述设I={i1, i2,…, im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。
记D为交易(transaction)T的集合，这里交易T是项的集合，并且TÍI 。
对应每一个交易有唯一的标识，如交易号，记作TID。
关联规则挖掘算法综述
关联规则挖掘算法综述关联规则挖掘算法是数据挖掘中常用的一种算法，用于发现数据集中项之间的相关性。
其主要应用于市场营销、购物篮分析、推荐系统、质量控制等领域，具有很高的实用价值。
本文将就关联规则挖掘算法进行综述。
一、算法概述关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中某些项之间的关联规则来实现的，这些关联规则通常用“如果……那么……”的形式表示，如：如果用户购买了咖啡和糖，那么他们可能也会购买牛奶。
其中，“如果”部分被称为先决条件，而“那么”部分称为结果。
在关联规则挖掘算法中，常用的度量方式有支持度和置信度。
支持度表示数据集中同时包含 A 和 B 的概率，置信度表示同时购买 A 和 B 的顾客中，有多少比例购买了 B。
常见的关联规则挖掘算法有 Apriori 算法、FP-Growth 算法、ECLAT 算法等。
二、Apriori 算法Apriori 算法是最早提出的关联规则挖掘算法，其核心思想是利用先验知识，减少候选项集的数量，从而缩短生成关联规则的时间。
该算法的主要步骤如下：1. 找出所有单项集；2. 如果某项集的支持度不低于阈值，则该项集为频繁项集；3. 利用频繁项集生成新的候选项集；4. 如果所有候选项集的支持度都不低于阈值，则从中选出频繁项集；5. 重复第 3 步和第 4 步，直到找不到新的频繁项集为止。
该算法的优点是简单易懂，容易实现。
缺点是计算效率低，对于大规模数据集处理较慢。
三、FP-Growth 算法FP-Growth 算法是另一种比较常见的关联规则挖掘算法，它可以从数据集直接构建频繁项集树，避免了需要生成 candidate set 时的大量的计算。
该算法的主要步骤如下：1. 获取单项集；2. 利用这些单项集和事务数据构建FP树；3. 从FP树中抽取频繁项集；4. 对于每个频繁项集，生成相关规则。
该算法的优点是计算效率高，能够处理大规模数据集。
缺点是实现较为复杂。
四、ECLAT 算法ECLAT 算法是 Apriori 算法的优化版，其核心思想是利用数据集的交集，递归处理候选项集。
大数据分析中的关联规则挖掘技术综述
大数据分析中的关联规则挖掘技术综述摘要：随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战。
为了从大数据中发现有价值的信息和知识，关联规则挖掘技术应运而生。
本文对大数据分析中的关联规则挖掘技术进行了综述，包括关联规则挖掘的基本概念、算法原理以及应用领域。
通过理解和掌握这些技术，企业和组织可以更好地利用大数据分析提供的洞察力，并在决策和业务中获得竞争优势。
1. 引言在大数据时代，人们面临着处理和分析海量数据的挑战。
大数据分析成为了企业和组织获取有价值信息和知识的重要手段。
关联规则挖掘技术是大数据分析中的一项关键技术，它可以帮助人们发现数据中隐藏的关联关系和模式。
本文将对关联规则挖掘技术进行综述，旨在提供关联规则挖掘技术在大数据分析中的应用价值和工作原理。
2. 关联规则挖掘的基本概念关联规则是在大数据分析中用于描述数据项之间的关联关系的一种方法。
关联规则通常采用“A -> B”的形式，表示前项A与后项B之间存在一定的关联性。
关联规则的两个重要指标是支持度（support）和置信度（confidence）。
支持度表示规则在数据集中出现的频率，而置信度表示规则的可靠性。
3. 关联规则挖掘的算法原理在大数据分析中，有许多关联规则挖掘算法可供选择。
其中最常用的算法包括Apriori算法、FP-growth算法和ECLAT算法。
Apriori算法是一种基于候选项生成和剪枝的算法，它通过迭代生成频繁项集来找到关联规则。
FP-growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法，它通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
ECLAT算法是一种基于垂直数据存储格式的关联规则挖掘算法，它可以有效地处理高维数据。
4. 大数据分析中的关联规则挖掘应用关联规则挖掘技术在大数据分析中有广泛的应用。
其中之一是市场篮子分析，通过挖掘超市购物篮中不同商品之间的关联规则，可以帮助超市实现精准营销和商品推荐。
另一个应用是网络流量分析，通过关联规则挖掘可以发现网络中的异常行为和潜在威胁。
关联规则挖掘综述
５．１ 算法的基本思想： Ａｐｒｉｏｒｉ 算法主要工作在于寻找频繁项集。通过先计算所有的 候选 １－ 项集的集合 Ｃ１。找出所有的频繁 １－ 项集 Ｌ１。然后根据频 繁 １－ 项集 Ｌ１ 确定候选 ２－ 项集的集合 Ｃ２。从 Ｃ２ 中找出所有的频 繁 ２－ 项 集 Ｌ２。 再 根 据 频 繁 ２－ 项 集 Ｌ２ 确 定 候 选 ３－ 项 集 的 集 合 Ｃ３。从 Ｃ３ 中找出所有的频繁 ３－ 项集 Ｌ３。如此下去直到不再有候 选项集。算法 Ａｐｒｉｏｒｉ： Ｌ１＝ｆｉｎｄ＿ｆｒｅｑｕｅｎｔ＿１－ ｉｔｅｍｓｅｔｓ（Ｄ）； ｆｏｒ（ｋ＝２；ＬＫ－ １！ ＝ＮＵＬＬ；Ｋ＋＋） ｛Ｃｋ＝ａｐｒｏｒｉ＿ｇｅｎ（Ｌｋ－ １）； ／／由 Ｌｋ－ １ 经过连接和剪枝产生 Ｋ 候选项集 ｆｏｒ ｅａｃｈ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｔ∈Ｄ ／／扫 描 所 有 的 事 务 ｛Ｃｔ＝ｓｕｂｓｅｔ（Ｃｋ，ｔ）； ／／从 ｔ 中取得是候选集的子集 ｆｏｒ ｅａｃｈ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｃ∈Ｃｔ ｃ．ｃｏｕｎｔ＋＋；｝ Ｌｋ＝｛ｃ∈Ｃｋ｜ｃ．ｃｏｕｎｔ＞＝ｍｉｎ＿ｓｕｐ｝ ｝Ｒｅｔｕｒｎ Ｌ＝ＵｋＬｋ； 在 论 文 中 ， Ａｇｒａｗａｌ 等 引 入 了 修 剪 技 术 （ Ｐｒｕｎｉｎｇ） 来 减 小 候 选 集 Ｃｋ 的大小， 利用我们前面介绍过得性质： 频繁项集的所有非空 子集都必须也是频繁的。 这个修剪过程可以降低计算所有的候选集的支持度的代价。 在论文［１］中， 还引入了杂凑树（ Ｈａｓｈ Ｔｒｅｅ） 方法来有效的计算每个 项集的支持度。 ５．２ 算法的性能分析 在 ａｐｒｉｏｒｉ 算 法 中 ， Ｃｋ 中 的 每 个 元 素 需 要 在 交 易 数 据 库 中 进 行验证以决定是否加入 Ｌｋ， 它可能需要重复地扫描事务数据库， 这里的验证过程是算法性能的一个瓶颈。当数据库很大的时候， 就会需要很大的 Ｉ／Ｏ 负载。 ５．３ 算法的改进 虽然 ａｐｒｏｒｉ 算法自身提供了一些改进， 但是仍然不能令人满 意， 所以人们提出了很多解决的方案， 旨在提高原算法的效率。涉 及 散 列 和 事 务 压 缩 的 变 形 可 以 用 来 使 得 过 程 变 得 更 有 效 。其 他 变 形涉及划分数据（ 在每一部分上挖掘， 然后合并结果） 和数据选样 （ 在数据子集上挖掘） 。这些变形可以将数据扫描次数减少到两次
关联规则挖掘研究综述
项集 ｘ的支持度 Ｓｐ ｒ Ｘ 描述了项集 ｘ的 ｕｐｔ ） ｏ （
重 性 ．
１１４最小支持度（ ．． 支持度 闽值） 与频繁项集
最小支持度 （ ｉ ｍ ｍ Ｓｐｏ ） Ｍ ｎ ｕ ｕｐｒ 表示发现关联 ｉ ｔ
规则要求数据项必须满足 的最小支持 阈值 ，记为
维普资讯
第２卷 ５
第１ 期
成都大学学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｈ ｎ ｄ ｎｖｒｉ Ｎ ｔｒｌ ｃｅｃ ） ｏ ｒａ ｏ ｅ ｇ ｕＵ ｉｅｓ ｙ（ ａｕａ ｉ ｅ Ｃ ｔ Ｓ ｎ
Ｖ １ ５ Ｎ ． ｏ． ｏ １ ２
Ｍａ ． ｏ ６ ｔ２ ｏ
ｄｎｅ 定义为： ｅｃ） Ｃ ｎｄｎｅＲ ＝ ｕｐｒ Ｘ ）Ｓｐ ｒ Ｘ ｏ ｅ （ ） Ｓｐｏ （ ＵＹ ／ｕｐ ｔ ） ｉ ｆ ｃ ｔ ｏ （ 规则的置信度描述了规则的可靠程度． １ １７最 小置信 度 （ ．． 置信度 阈值 ）
性质 １ 任何频集的子集必定是频集． 性质 ２ 任何非频繁项集 的超集必定是非频
近几年里 已被 业界 所广 泛研 究 ，其 中关联 规则
集 Ｄ 即事务数据库 ） （ ．
１ １３数 据 项集 的 支持度 ．．
（ ｓ ｃ ｔ ｎＲ ｌ ） Ａｓ ｉｉ ｕｅ 的挖掘就是其中一个重要的研 ｏ ａｏ ｓ 究热点．关联规则可以发现交易数据库 中不同商
品（ 之间的联系 ，通过规则可找出顾客购买行 项） 为模式，如购 买某 一 商品对 购买其 他商 品的影 响．发现这样 的规则可 以应用于 商品货架设计 、
识 发 现 （ ｎ ｗｅ ｇ ｉ ｏ ｅｙｉ ａ ｂｓ ） Ｋ ｏ ｌ ｅ Ｄｓ ｖｒ ｎ Ｄ ｔ ａｅ ，在 最 ｄ ｃ ａ
关联规则挖掘算法综述
关联规则挖掘算法综述论文导读：一个大型数据库,其各个字段之间存在着各种各样的关系,这些关系就隐含在数据库所包含的数据中,关联规则挖掘的目的是找出这些隐藏的关联。
4）频繁项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的项集。
Apriori性质：频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的。
通过实验可以发现寻找频繁集主要的计算是在生成频繁2-项集Lk上，Park等就是利用了这个性质引入hash技术来改进产生频繁2-项集的方法。
的置信度最低。
关键词：关联规则,频繁集,Apriori,FP-tree,支持度,置信度一、关联规则挖掘简介一个大型数据库,其各个字段之间存在着各种各样的关系,这些关系就隐含在数据库所包含的数据中,关联规则挖掘的目的是找出这些隐藏的关联。
1、问题描述与基本概念1）、问题描述关联规则的挖掘问题可形式化描述如下：设I={i 1 ,i 2 ,…,i m }是由m个不同的项目组成的集合,给定一个事务数据库D,其中的每一个事务T是I中一组项目的集合,即,T有唯一的标识符TID.一条关联规则就是一个形如的蕴含式,其中, 。
关联规则成立的条件是：①它具有支持度S,即事务数据库D中至少有S%的事务包含X∪Y；②它具有置信度C，即在事务数据库D所包含X的事务中,至少有C%的事务同时也包含Y，关联规则的挖掘问题就是在事务数据库D中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则。
2）、基本概念：1）项集：项的集合。
2）k项集：包含k个项的项集。
3）项集的出现频率：包含项集的事务数目。
4）频繁项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的项集。
5）频繁k项集：支持度不小于用户给定的最小支持度的k项集。
2、关联规则分类：3、关联规则价值衡量方法1）、主观兴趣度度量：用户决定规则的有效性、可行性，没有统一的标准。
2）、客观兴趣度度量：①“支持度—置信度”框架:②兴趣度：③IS度量：二、关联规则的挖掘算法挖掘关联规则可以分解为以下两个过程：①找出存在于事务数据库中的所有频繁项集。
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关 联 规 则 挖 掘 是 数 据 挖 掘 领 域 中重 要 的研 究 方 法 之 一 ，广 泛应用于医学 、金 融 、互联 网等多个 领域 。最初 的关联 规则挖 掘是针对购物篮分析 问题提 出的，其 目的在 于发现交易数据 库 中不 同商 品之 间的关联关系 ，获得有关顾 客购买模 式的一般 性 规则 。通过这些规则可 以指导商家合理地安排进货 、库存及货 架设计 。Ａｇｒａｗａｌ等人 提 出了最早 的基 于频繁项集 的经典 关 联规则 Ａｐｒ ｉｏｆ ｉ算法 ；之后 ，国内外研究 人员都对关联规则挖 掘 问题进行 了深入研究。相关工作包括对基 于 Ａｐｒ ｉｏｒｉ算法 的优 化 、并行 关联 规则挖掘 、数 量关联规则 挖掘 以及关联 规则挖 掘 理论 的探索等 。
摘 要 ：近年 来 国 内外 学者对 关联 规 则进行 了大量的研 究，为深入 理 解 关联 规 则挖 掘技 术 ，掌握 其 研 究现 状 与 发 展趋 势 ，首先介 绍 了关联规 则相 关定 义与分 类方 法 ；其 次从 串行和 并行 两个 角度 总结 了关联规 则 挖掘 的一般 方 法 ，概 述并 分析 了一些典 型的 关联规 则挖掘模 式 ；最后 讨论 了关联 规 则挖掘 质量 改善 问题 及领 域应 用。 关键词 ：数据 挖掘 ；关联规 则 ；频繁 项集 ；算 法 中 图分 类号 ：ＴＰ３９１ 文献 标志码 ：Ａ 文章编 号 ：１００１—３６９５（２０１６）０２－０３３０－０５ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１６．０２．００２
第 ３３卷 第 ２期 ２０１６年 ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３３ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ． ２０１６
关 联 规 则 挖 掘 综 述
崔 妍 ，包志强
（西安 邮 电大学 通信 与信 息工程 学 院 ，西安 ７１００６１）
一 般地 ，给定一个数 据库 ，挖掘关 联规则 的问题 可以转换
为寻找满足最小支持度和最小置信度阈值的强关 联规则过程 ， 分 为两 步 ：ａ）生成所 有频 繁项集 ，即找 出支持度 大于 等于最小 支 持度 阈值 的项 集 ；ｂ）生成强关联 规则 ，即找 出频繁项 集 中大 于等于最小置信度阈值的关联规则 。
１．２ 关 联 规则 的分 类
１）基于规则 中处 理的变量类别 关联规则分为布尔型 和多值属 性型 。布尔 型关联 规则处 理 的 是 离 散 、种 类 化 的数 据 ，它 研 究 项 是 否 在 事 务 中 出现 ；多值 属性关联规则又可分为数量属性和分类属性 ，它显示 了量化的 项或属性之间的关系 。在挖掘多值属性关联规则时 ，通常将连 续属性运用离散 （等深度桶 、部分 Ｋ度完全法 ）、统计学方 法划 分为有限个 区间 ，每个 区间对应 一个属性 ，分 类属性 的每个 类 别 对 应 一 个 属 性 ，再 对 转 换 后 的属 性 运 用 布 尔 型关 联 规则 算 法 进 行 挖 掘 。 ２）基 于规则 中数据的抽象层次 关 联 规 则 分 为 单 层 和 多 层 。实 际 应 用 中 ，数 据 项 之 间有 价 值的关 联规则常 出现在较 高的概念 层 中，因此 ，挖掘 多层次关 联规则 比单层关联规则能 得到更 深入 的知 识。根据 规则 中对 应 项 目的 粒 度 层 次 ，多层 关 联 规 则 可 以划 分 为 同层 和层 间关 联 规则。多层 关联规则挖掘 的两 种设 置支持度 的策略 为统一 的 最 小 支 持 度 和 不 同 层 次 设 置 不 同的 最 小 支 持 度 。 前 者相对而言容 易 生成 规则 ，但未 考 虑到各 个 层次 的精 度 ，容易造成信息丢失和 信息冗余 问题 ，后者增 加 了挖 掘 的灵 活性 。
１ 关联 规则 基本 概念
１．１ 相 关 定 义 定义 １ 设 ，：｛ｉ ，ｉ：，…，ｉ ｝是项 的集 合 ，事务 数据 库 Ｄ
是 由一 系列具有 唯一标志 ＴＩＤ的事务组成 ，每个事务对 应 ，上 的一 个 子 集 ，即 ，。关 联 规 则 可 以 表 示 为 ｙ的 逻 辑 蕴 涵 式 ，其中 ，，ｙ ，，且 Ｘｆ３Ｙ＝ 。
Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅ ｍｉｎｉｎｇ
Ｃｕｉ Ｙａｎ，Ｂａｏ Ｚｈｉｑｉａｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｏｓｔｓ＆ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ ７１００６１，Ｃｈｉｎａ）
定义 ２ 关联规则 ｊｙ支持度 ｓ是指ห้องสมุดไป่ตู้务数据库 中包 含 Ｘｔ＿Ｊ Ｙ的 事 务 占事 务 数 据 库 ．Ｄ的百 分 比 。
定义 ３ 关联 规则 ｌ，置信度 Ｃ是 指事 务数据库中包含 ＸＵ Ｙ的事务数与包含 的事务数之 比。
ｃ。ｎｆ ｉｄｅｎｃｅ（ ｙ）： 堕
ｓｕｐｐｏｒｔ Ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ａｔ ｈｏｍｅ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ ｈａｖｅ ｄｏｎｅ ｍｕｃｈ ｗｏｒｋ ｏｎ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ．Ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｕｒｒｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆ ｉｒｓｔｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅ ｄｅｆ ｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒ ｕ ｌｅ ｍｉｎｉｎｇ ｆｒｏｍ ｔｗｏ ａｎｇｌｅｓ ｏｆ ｓｅｒ ｉａｌ ａｎｄ ｐａｒａｌｌｅｌ，ｏｖｅｒｖｉｅｗｅｄ ａｎｄ ａｎＭｙｚｅｄ ｔｈｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒ ｕ ｌｅ ｍｉｎｉｎｇ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔ ｄｉｓ— ｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒ ｕ ｌｅ ｍｉｎｉｎｇ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｍｐｒｏｖｅｍ ｅｎｔｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｆ ｉｅｌｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ；￣ｅｑｕｅｎｔ ｉｔｅｍｓｅｔｓ；ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ