数据挖掘算法综述
数据挖掘综述
数据挖掘综述概述：数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。
它是计算机科学、统计学和机器学习的交叉领域，广泛应用于商业、科学、医疗等各个领域。
本文将对数据挖掘的基本概念、技术和应用进行综述。
一、数据挖掘的基本概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从数据中提取出有用的模式和规律。
1.2 数据挖掘的过程数据挖掘的过程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作。
1.3 数据挖掘的技术数据挖掘的主要技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据分为不同的类别或标签，聚类是将数据分为不同的群组，关联规则挖掘是发现数据项之间的关联关系，异常检测是识别与正常模式不符的数据，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
二、数据挖掘的技术和方法2.1 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的技术之一，它通过学习已有的数据样本，构建分类模型，用于预测新的数据样本的类别。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
2.2 聚类算法聚类算法是将数据分为不同的群组，使得同一群组内的数据相似度高，不同群组之间的数据相似度低。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
2.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据项之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统等场景。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
2.4 异常检测异常检测是识别与正常模式不符的数据，常用于欺诈检测和故障诊断等领域。
常用的异常检测算法包括基于统计的方法、基于聚类的方法和基于分类的方法等。
2.5 预测模型预测模型是根据历史数据预测未来的趋势，常用于销售预测和股票预测等场景。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
数据挖掘中聚类算法研究综述
数据挖掘中聚类算法研究综述随着数据量的不断增加，数据挖掘成为了探索数据背后规律的一种重要方法。
而聚类算法作为数据挖掘中的一种基本技术，其在数据分析、模式识别、生物信息学、社交网络分析等领域都有着广泛的应用。
本文就对数据挖掘中的聚类算法进行了研究和总结，旨在对聚类算法的原理、特点、应用等方面进行探讨。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组对象划分为若干个组或类，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，从而达到数据分类和分析的目的。
聚类算法的基本原理包括以下三个方面：1. 相似度度量：聚类算法的基础在于相似度度量，即将每个对象之间的相似度进行计算。
相似度度量可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。
2. 聚类分配：聚类分配是指将每个对象划分到合适的聚类中。
聚类分配可以通过最近邻法、k-means算法等实现。
3. 聚类更新：聚类更新是指对各个聚类进行调整，使得聚类内对象之间的相似度尽可能大，聚类间对象之间的相似度尽可能小。
聚类更新可以采用层次聚类法、DBSCAN算法等。
二、聚类算法的分类根据聚类算法的不同特点和应用场景，可以将聚类算法分为以下几种类型：1. 基于距离的聚类算法：包括最近邻法、k-means算法、k-medoid 算法等。
2. 基于密度的聚类算法：包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
3. 基于层次的聚类算法：包括凝聚层次聚类法、分裂层次聚类法等。
4. 基于模型的聚类算法：包括高斯混合模型聚类、EM算法等。
三、聚类算法的应用聚类算法在各种领域中都有着广泛的应用，包括数据分析、模式识别、社交网络分析、生物信息学等。
下面简单介绍一下聚类算法在这些领域中的应用：1. 数据分析：聚类算法可以对数据进行分类和分组，从而提取出数据中的规律和趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。
2. 模式识别：聚类算法可以对图像、声音、文本等数据进行分类和分组，从而实现对数据的自动识别和分类。
数据挖掘各类算法综述
数据挖掘各类算法综述了解数据挖掘的各类算法的原理和应用领域以及优缺点对于在实际的工作中选择合适的方法，并加以改进有很重要的指导意义。
1.1 关联规则挖掘算法R．Agrawal等人于1993年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，其核心方法是基于频集理论的递推方法。
此后人们对关联规则的挖掘问题进行了大量研究，包括对Apriori算法优化、多层次关联规则算法、多值属性关联规则算法、其他关联规则算法等，以提高算法挖掘规则的效率。
1)Apriori算法Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
算法Apriori利用“在给定的事务数据库D中，任意频繁项集的非空子集都必须也是频繁的”这一原理对事务数据库进行多次扫描，第一次扫描得出频繁1-项集L ，第k (k>1)次扫描前先利用第k-1次扫描的结果(即频繁k-1项集L k-1)和函数Apriori—gen产生候选k-项集C k，然后在扫描过程中确定C k女中每个元素的支持数，最后在每次扫描结束时计算出频繁k-项集L k，算法在当频繁n-项集为空时结束。
算法：Apriori，使用根据候选生成的逐层迭代找出频繁项集输入：事务数据库D;最小支持度阈值min_sup输出：D中的频繁项集L方法：(1) L1 = find_frequent_1–itemsets(D);(2)for (k = 2;L k-1 ≠Φ;k ++){(3) C k = apriori_gen(L k-1 , min_sup);(4)for each transaction t ∈ D { //scan D for counts(5) C t= subset (C k,t); //get the subset of t that are candidates(6)for each candidate c ∈ C t(7) c.count++;(8) }∕ (9) L k = { c ∈C k | c.count ≥min_sup };(10) }(11) return L = ∪k L k ;// apriori_gen 用来产生候选k 项集procedure apriori_gen(L k-1:（k-1）项频繁集, min_sup ：最小值尺度 )(1) for each itemset l 1 ∈ L k-1(2) for each itemset l 2 ∈ L k-1(3) if (l 1[1]= l 2[1])∧(l 1[2]= l 2[2]) ∧…∧(l 1[k-2]= l 2[k-2]) ∧(l 1[k-1]< l 2[k-1])then {(4) c = l 1 自连接 l 2 ; //产生候选项集(5) if has_infrequent_subset (c , L k-1 ) then(6) delete c; //根据性质作剪枝操作(7) else add c to C k ;(8) }(9) return C k ;//procedure has_infrequent_subse (c , L k-1 )(1) for each (k-1)-subset s of c(2) if s ∈ Lk-1 then (3) return True;(4) return false;appriori_gen做两个动作：连接和剪枝。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘常用算法概述
数据挖掘常用算法概述数据挖掘算法是在大规模数据集中自动发现模式、趋势和关联的技术工具。
这些算法可以帮助我们发现隐藏在数据背后的有价值的信息，通过分析数据集中的模式和关联关系，帮助企业做出更具决策性和战略性的决策。
在本文中，我们将介绍一些常用的数据挖掘算法。
1. 关联规则算法（Association Rule）关联规则算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集指的是在数据集中经常出现在一起的物品或属性集合，而关联规则描述了这些物品或属性之间的关联关系。
这些规则通常以“如果…那么…”的形式表示。
关联规则算法的应用场景包括购物篮分析、市场分析等。
2. 分类算法（Classification）3. 聚类算法（Clustering）聚类算法是将数据集中的对象根据它们的相似性进行分组。
相似的对象会被分配到同一个簇中，不相似的对象会分配到不同的簇中。
常见的聚类算法包括k-means、层次聚类等。
聚类算法的应用场景包括群组分析、市场细分等。
4. 预测算法（Prediction）预测算法利用已有的数据模式和趋势来预测未来的趋势和结果。
预测算法可以根据历史数据来预测未来的销售额、股票价格等。
常见的预测算法包括回归分析、时间序列分析等。
5. 异常检测算法（Anomaly Detection）异常检测算法用于发现数据中的异常点或者异常模式。
异常点指的是与其他观测值明显不同的观测值，而异常模式指的是在给定数据集中与其他模式不一致的模式。
常见的异常检测算法包括孤立森林、LOF等。
异常检测算法的应用场景包括网络入侵检测、金融欺诈检测等。
6. 关键词提取算法（Keyword Extraction）关键词提取算法用于从文本中提取最具代表性和重要性的词语。
关键词提取算法可以帮助我们更好地理解文本的主题和内容。
常见的关键词提取算法包括TF-IDF、TextRank等。
关键词提取算法的应用场景包括新闻摘要生成、文本分类等。
7. 基于规则的算法（Rule-based Algorithm）基于规则的算法是基于一组预定义的规则来进行数据挖掘的算法。
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法，它通过对已知数据进行学习，建立分类模型，然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行分裂，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法，它通过对数据进行相似性度量，将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它通过将数据分成K个簇，使得簇内的数据相似度最大，簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，它通过不断合并相似的簇，最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法，它通过发现数据中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法，它通过不断扫描数据集，找到频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法，它通过构建FP树，发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法，它通过对数据进行分析，发现与其他数据不同的数据点。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：随着信息时代的到来，大量的数据被生成和存储，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以匡助人们从大规模数据中发现隐藏在其中的模式和规律。
本文将就数据挖掘的概念、技术和应用进行综述，以期为读者提供一个全面的了解。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律，从而提取有价值信息的过程。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，通过分析数据集中的变量、属性和关系，来预测未来的趋势和行为。
1.2 数据挖掘的步骤数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据采集、数据预处理、模型选择和评估等步骤。
问题定义阶段确定了需要解决的问题，数据采集阶段获取了相关的数据，数据预处理阶段对数据进行清洗和转换，模型选择阶段选择了适合解决问题的数据挖掘模型，评估阶段对模型进行评估和优化。
1.3 数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是根据已有的数据样本，将新的数据样本分到不同的类别中；聚类是将相似的数据样本分到同一个簇中；关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则；异常检测是识别与正常模式不符的数据样本；预测是根据已有的数据样本，预测未来的趋势和行为。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以匡助银行和保险公司进行客户信用评估、风险管理和欺诈检测等。
通过分析客户的历史交易数据和行为模式，可以预测客户的信用风险和购买意愿，从而为金融机构提供决策支持。
2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以匡助商家进行市场营销和销售预测。
通过分析客户的购买历史和偏好，可以为商家推荐个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
同时，数据挖掘还可以预测产品的需求量和销售趋势，匡助商家进行库存管理和供应链优化。
2.3 医疗领域在医疗领域，数据挖掘可以匡助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘方法综述
[摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。
[关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式
1、数据挖掘的基本概念
数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。
数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。
数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等
2、分类
分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。
监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。
这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。
分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。
决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。
在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。
一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。
规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。
因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。
朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。
构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
非常好的。
支持向量机（SVM）是另一类的线性学习系统，用最大边距决策边界来分割正例和负例，学习问题用一个二次优化问题来描述。
非线性的决策边界可以用原始数据向更高维的特征空间变换得到。
支持向量机不仅有扎实的理论基础，而且在许多应用领域比其他算法更准确，尤其是在处理高维数据时。
到目前为止它是解决文本分类问题的最准确的算法，也被广泛用于网页分类和生物信息领域。
3、聚类
聚类（Clustering）又称为监督学习（Supervised Learning）,它可以发现数据属性和类别属性之间的关联模式，并通过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。
聚类分析的主要思想是使得同类中的对象距离尽可能小，而类与类之间的距离尽可能大。
聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。
关键的思想是确定对分析目标有利的对象分类方法。
聚类是一个将数据集划分为若干组或若干类的过程，并使得同一个组内的对象具有较高的相似度，而不同组之间的数据对象相似却很小。
相似或不相似的度量是基于数据对象描述的取值来确定的。
通常就是利用各对象间的距离来进行描述。
将一群物理的或抽象的对象，根据它们之间的相似程度，分为若干组，其中相似的对象构成一组，这一过程就称为聚类过程，一个聚类，又称簇，就是由彼此相似的一组对象所构成的集合，不同聚类中的对象通常是不相似的。
聚类分析是按照不同对象之间差异，根据每个样本对象的各种特征，通过无监督训练将样本按类似性分类，把相似性大样本归为一类，并占据特征空间的一个局部区域，每个局部区域的聚合中心又起着相应类型代表的作用。
聚类分析是一种典型的组合优化问题。
通常用于将某些具有一定特征的各个个体进行分类。
聚类算法主要有两种类型：划分聚类和层次聚类。
K-均值聚类算法是著名的划分聚类算法（K-means Clustering）。
它的主要思想是给定一个数据点集合和需要的聚类数目K（K是由用户指定的），K-均值算法根据某个距离函数反复地把数据分入K个聚类中。
在算法的开始，先随机选取K个数据点作为初始的聚类中心。
然后计算每个数据点与各个种子聚类中心之间的距离，把每个数据点分配给距离它最近的聚类中心。
聚类中心以及分配给它的数据点就代表一个聚类。
一旦全部数据点都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的数据点被重新计算。
这个过程将被不断重复直到满足某个终止条件。
K-均值算法的主要优点是简洁高效，缺点是只能应用于那些均值能够被定义的数据集上，且对于异常值十分敏感。
层次聚类是另一种主要的聚类方法。
它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。
单点聚类（仅包含一个数据点）处在树的最底层，在树的顶层有一个根节点聚类。
根节点覆盖了全部数据点。
层次聚类主要有合并（自下而上）聚类和分裂（自上而下）聚类两种方式。
层次聚类算法的主要优点是它能够使用任何形式的的距离和相似度函数，缺点是效率低下，因为它需要平方的计算复杂度。
4、关联规则
关联规则是描述数据库中数据项之间存在潜在关系的规则，数据项之间的关联即根据一个事务中某些项的出现，可推导出另一些项在同一事务中也出现，挖掘关联规则的问题可以分为:发现最大项目集和生成规则两个步骤。
而发现最大项目集是挖掘关联规则的核心.关联规则挖掘算法中，最初有AISHE和SETM两个算法，但它们在执行过程中产生了很多不必要的候选项目集，计算量较大。
因而在关联规则挖掘中处理的数据量很大，所以需要采用一些有效的技术来提高算法的效率.另外可以使用并行技术来解决。
在并行算法中涉及了计算、通讯、内存利用等的协调关系。
其实，有价值的关联规则经常出现在相对较高的概念层上，从较低的概念层中很难发现有用的关联规则。
目前关联规则已经从单一的概念层发展到多概念层上，在概念层上一层层往下，从一般到具体，发现的关联规则能提供的信息也更具体，这是个逐步深化的知识发现过程，成为广义关联规则。
Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法。
Apriori算法基于演绎（Apriori）原理（或称为向下封闭属性）来高效地产生所有频繁项目集。
即如果一个项集满足某个最小支持度要求，那么这个项集的任何非空子集必须满足这个最小支持度。
Apriori算法的步骤是先生成一个支持度高于最小支持度的频繁项目集，然后从频繁项目集中生成所有的可信关联规则，即置信度大于最小置信度的规则。
参考文献：
[1] Jiawei Han Micheline Kamber著,范明孟小峰译.数据挖掘概念
与技术,北京：机械工业出版社,2008.
[2] Bing Liu 著,俞勇等译.Web数据挖掘.北京：清华大学出版社,2009.。