数据挖掘报告(模板)
数据挖掘_实习报告
数据挖掘_实习报告数据挖掘实习报告一、实习目的进入大学以来，我一直在学习数据挖掘的相关理论知识，包括统计学、机器学习、数据库管理等。
为了将理论应用于实践，提升自己的专业技能，我选择了在XX公司进行数据挖掘实习。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个项目：1. 用户画像构建：通过对用户历史数据的分析，提取用户的特征和兴趣点，构建用户画像。
这涉及到数据清洗、特征工程、标签制定等环节。
2. 推荐系统开发：基于用户画像，开发推荐算法，为用户提供个性化的商品或服务推荐。
这需要对推荐算法有深入的理解，并熟悉相关工具和平台。
3. 广告投放策略优化：通过数据分析和机器学习算法，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
这涉及到数据处理、模型训练、AB测试等环节。
三、实习过程在实习过程中，我遇到了很多挑战和问题。
其中最大的挑战是如何将理论知识与实际应用相结合，我对数据挖掘的知识有了深入的理解，但在实际应用中，却发现自己对某些概念的理解还不够深入。
为了解决这个问题，我主动向同事请教，并阅读了大量相关文档和资料。
我还积极参加团队讨论和分享会，与其他同事交流经验和看法，不断加深对数据挖掘的理解和应用。
除了技术层面的挑战外，我还面临了时间管理和工作压力的挑战。
由于项目进度紧张和任务繁重，我需要在有限的时间内完成大量的工作和学习任务。
为了应对这些挑战，我制定了详细的工作计划和时间表，并学会合理安排时间和优先级。
我也积极调整自己的心态和情绪，保持积极乐观的态度，以应对工作中的压力和挑战。
四、实习收获通过这次实习，我不仅提升了自己的专业技能和实践能力，还学会了如何将理论知识与实际应用相结合，解决实际问题。
我还培养了自己的团队协作能力和沟通能力，学会了如何与他人合作完成任务。
在未来的学习和工作中，我将更加注重理论与实践的结合，不断提升自己的专业素养和实践能力。
五、总结与展望这次实习是一次非常宝贵的学习和成长经历，通过这次实习，我不仅掌握了数据挖掘的基本理论和技能，还提升了自己的实践能力和团队协作能力。
数据挖掘评析报告范文模板
数据挖掘评析报告范文模板1. 引言数据挖掘是一种从大量数据中寻找有用信息的技术，它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联性。
本报告旨在对某一数据挖掘项目进行评析，分析其方法、结果和应用价值。
2. 方法在该项目中，我们采用了以下数据挖掘方法：2.1 数据收集收集了包含大量样本的数据集，涵盖了多个特征和目标变量。
2.2 数据清洗与预处理对收集到的数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
2.3 特征选择与提取通过特征选择和提取方法，从原始数据中选择出对于目标变量具有显著影响的特征。
2.4 模型训练与评估选择了适合该项目的数据挖掘模型进行训练，并使用交叉验证等方法进行模型评估。
2.5 结果分析与可视化对模型的预测结果进行分析，并使用可视化工具展示了相关数据和结果。
3. 结果与讨论在本项目中，我们得到了以下结果：3.1 模型性能评估经过模型评估，我们得到了模型的准确率、精确率、召回率等性能指标。
可以看出，该模型在所选数据集上表现出良好的预测能力。
3.2 特征重要性分析通过特征选择与提取，我们得到了各个特征对于目标变量的重要性排序。
这些结果可以帮助我们理解数据中的关联关系，并为后续预测模型的优化提供依据。
3.3 结果可视化通过数据可视化工具，我们将模型的预测结果以图表等形式进行了展示。
这些可视化结果直观地呈现了数据挖掘过程中的重要发现和结论。
4. 应用价值与展望通过本次数据挖掘项目，我们得到了一些有价值的发现和结论。
这些发现可以为决策者提供决策参考，并在相关业务领域中发挥实际应用的价值。
同时，还可以通过对结果的进一步分析和优化，提高模型的准确性和可解释性。
然而，本次数据挖掘项目还存在一些局限性，如数据样本量较小、特征提取过程中的选择偏差等。
未来的工作可以针对这些问题进行改进和优化，并考虑引入更多的数据源和特征，以提高模型的预测能力和可靠性。
5. 结论本报告对某一数据挖掘项目进行了评析，分析了其方法、结果和应用价值。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘报告模板
数据挖掘报告模板介绍此报告模板用于数据挖掘项目的整体记录和总结。
本报告将描述数据挖掘的目标、所采用的方法和技术，以及结果和分析。
项目背景数据挖掘是一种从大型数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是从大规模数据中提取知识、信息和洞察力的关键技术，可以帮助组织做出更明智的决策和策略规划。
本项目的背景是一个电子商务平台，平台上有大量的用户和产品信息，以及订单和评价。
公司希望通过对这些数据进行挖掘，找出用户的购买行为模式、产品销售趋势和用户满意度等方面的洞察力，以便更好地优化产品和服务。
目标本项目的目标是通过数据挖掘技术，找到以下几个方面的洞察力： 1. 用户购买行为模式：分析用户的购买习惯、购买频率和购买金额，以及不同用户群体特征。
2. 产品销售趋势：了解产品的热销情况、畅销品类和季节性销售变化。
3. 用户满意度：分析用户评价数据，了解用户对不同产品和服务的满意度。
数据收集与准备为了实现项目的目标，我们从电子商务平台的数据库中获取了以下数据集： 1. 用户信息：包括用户ID、性别、年龄、注册时间等。
2. 产品信息：包括产品ID、产品类别、产品价格等。
3. 订单信息：包括订单ID、用户ID、产品ID、购买数量、购买时间、订单金额等。
4. 评价信息：包括评价ID、用户ID、产品ID、评价内容、评分等。
在进行数据挖掘之前，我们对数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、删除重复记录和异常值、规范化数据格式等。
挖掘方法和技术在本项目中，我们采用了以下数据挖掘方法和技术： 1. 关联分析：通过关联规则挖掘，找出用户购买产品的关联模式，例如“如果用户购买了产品A，那么很可能也购买产品B”。
2. 分类模型：通过构建分类模型，预测用户的购买行为，例如预测用户是否购买某个特定产品。
3. 聚类分析：通过聚类分析，将用户和产品分成不同的群组，了解用户和产品的特征和相似性。
4. 文本挖掘：对用户评价进行文本挖掘，提取关键词、情感分析等，了解用户对产品的态度和满意度。
数据挖掘评析报告模板
数据挖掘评析报告模板1. 引言数据挖掘是一种将大量数据从中发现有用信息和模式的技术。
本报告旨在对数据挖掘方法进行评析，并对挖掘结果做出分析和解释。
2. 数据收集和预处理2.1 数据来源描述数据的来源和获取方式，包括数据集的名称、来源机构、数据收集方法等。
2.2 数据预处理描述对原始数据的处理过程，包括数据清洗、去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
解释每个步骤的目的和处理方法。
3. 数据探索分析3.1 描述性统计对数据集中的主要变量进行描述性统计，如均值、标准差、最小值、最大值等。
解读统计结果，得出数据的基本特征。
3.2 相关性分析通过计算变量之间的相关系数，探索变量之间的关联关系。
可以使用散点图、热力图等图形工具展示相关性结果，并对相关性进行解释。
4. 数据挖掘方法4.1 分类算法选择适当的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
解释选择算法的原因，并对算法进行简要介绍。
4.2 聚类算法选择适当的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
解释选择算法的原因，并对算法进行简要介绍。
4.3 关联规则挖掘算法选择适当的关联规则挖掘算法，如Apriori、FP-Growth等。
解释选择算法的原因，并对算法进行简要介绍。
5. 数据挖掘结果分析5.1 分类结果根据选择的分类算法，对数据集进行分类预测，并分析分类结果的准确性、召回率、精确率等指标。
解释分类结果的意义和应用。
5.2 聚类结果根据选择的聚类算法，对数据集进行聚类分析，并解释聚类结果的意义和应用。
可以使用可视化工具展示聚类结果。
5.3 关联规则挖掘结果根据选择的关联规则挖掘算法，挖掘数据集中的关联规则，并解释关联规则的意义和应用。
6. 结论和建议根据对数据挖掘结果的分析，给出结论和建议。
总结数据挖掘的价值和应用前景，并提出改进和进一步研究的建议。
7. 参考文献列出使用的参考文献，并按照统一规范格式进行引用。
确保所有引用内容的准确性和完整性。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验目的本次数据挖掘实验的主要目的是深入了解数据挖掘的基本概念和方法，并通过实际操作来探索数据中潜在的有价值信息。
二、实验环境本次实验使用了以下软件和工具：1、 Python 编程语言，及其相关的数据挖掘库，如 Pandas、NumPy、Scikitlearn 等。
2、 Jupyter Notebook 作为开发环境，方便进行代码编写和结果展示。
三、实验数据实验所使用的数据来源于一个公开的数据集，该数据集包含了关于_____的相关信息。
具体包括_____、＿____、＿____等多个字段，数据量约为_____条记录。
四、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗，处理了缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点和分布，采用了平均值、中位数或删除等方法进行处理。
对于异常值，通过箱线图等方法进行识别，并根据具体情况进行了修正或删除。
接着，对数据进行了标准化和归一化处理，使得不同特征之间具有可比性。
2、特征工程从原始数据中提取了有意义的特征。
例如，通过计算某些字段的均值、方差等统计量，以及构建新的特征组合，来增强数据的表达能力。
对特征进行了筛选和降维，使用了主成分分析（PCA）等方法，减少了特征的数量，同时保留了主要的信息。
3、模型选择与训练尝试了多种数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。
使用交叉验证等技术对模型进行了评估和调优，选择了性能最优的模型。
4、模型评估使用测试集对训练好的模型进行了评估，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型的性能。
五、实验结果与分析1、不同模型的性能比较决策树模型在准确率上表现较好，但在处理复杂数据时容易出现过拟合现象。
随机森林模型在稳定性和泛化能力方面表现出色，准确率和召回率都比较高。
SVM 模型对于线性可分的数据表现良好，但对于非线性数据的处理能力相对较弱。
2、特征工程的影响经过合理的特征工程处理，模型的性能得到了显著提升，表明有效的特征提取和选择对于数据挖掘任务至关重要。
数据挖掘实验报告模板
数据仓库与数据挖掘实验报告实验题目(宋体三号，居中)学院(全称，宋体三号，居中)专业(全称，宋体三号，居中)班级(宋体三号，居中)学生(宋体三号，居中)二〇一年月日摘要（黑体小三，中间空四格，居中）×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××……（宋体小四，1.25倍行距）关键词：（黑体五号）电力系统；×××；×××；×××（宋体五号，关键词3-5个）（中文摘要应将报告的内容要点简短明了地表达出来，约300字左右（限一页）。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
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第一章：数据挖掘基本理论数据挖掘的产生：随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。
与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。
为有效解决这一问题，自二十世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。
数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。
自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。
自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。
被收集并存储在众多数据库中且正在快速增长的庞大数据，已远远超过人类的处理和分析理解能力（在不借助功能强大的工具情况下），这样存储在数据库中的数据就成为“数据坟墓”，即这些数据极少被访问，结果许多重要的决策不是基于这些基础数据而是依赖决策者的直觉而制定的，其中的原因很简单，这些决策的制定者没有合适的工具帮助其从数据中抽取出所需的信息知识。
而数据挖掘工具可以帮助从大量数据中发现所存在的特定模式规律，从而可以为商业活动、科学探索和医学研究等诸多领域提供所必需的信息知识。
数据与信息知识之间的巨大差距迫切需要系统地开发数据挖掘工具，来帮助实现将“数据坟墓”中的数据转化为知识财富。
数据挖掘的概念：数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的步骤：1.确定挖掘对象：定义清晰的挖掘对象，认清数据挖掘的目标是数据挖掘的第一步。
数据挖掘的最后结果往往是不可预测的，但是要解决的问题应该是有预见性的、有目标的。
在数据挖掘的第一步中，有时还需要用户提供一些先验知识。
这些先验知识可能是用户的业务领域知识或是以前数据挖掘所得到的初步成果。
这就意味着数据挖掘是一个过程，在挖掘过程中可能会提出新的问题；可能会尝试用其他的方法来检验数据，在数据的子集上展开研究。
2.数据收集：数据是挖掘知识最原始的资料。
“垃圾进，垃圾出”，只有从正确的数据中才能挖掘到有用的知识。
为特定问题选择数据需要领域专家参加。
因此，领域问题的数据收集好之后，和目标信息相关的属性也选择好了。
3.数据预处理：数据选择好以后，就需要对数据进行预处理。
数据预处理包括：去除错误数据和数据转换。
错误数据，在统计学中称为异常值，应该在此阶段发现并且删除。
否则，它们将导致产生错误的挖掘结果。
同时，需要将数据转换成合适的形式。
例如，在某些情况下，将数据转换成向量形式。
另外，为了寻找更多重要的特征和减少数据挖掘步骤的负担，我们可以将数据从一个高维空间转换到一个低维空间。
4.数据挖掘：数据挖掘步骤主要是根据数据建立模型。
我们可以在这个步骤使用各种数据挖掘算法和技术。
然而，对于特定的任务，需要选择正确合适的算法，来解决相应的问题。
5.信息解释：首先，通过数据挖掘技术发现的知识需要专家对其进行解释，帮助解决实际问题。
然后，根据可用性、正确性、可理解性等评价指标对解释的结果进行评估。
只有经过这一步骤的过滤，数据挖掘的结果才能够被应用于实践。
6.可视化：可视化技术主要用来通过图形化的方式显示数据和数据挖掘的结果，从而帮助用户更好的发现隐藏在数据之后的知识。
它可以被应用在数据挖掘的整个过程，包括数据预处理、数据挖掘和信息解释。
数据和信息的可视化显示对用户来说非常重要，因为它能够增强可理解性和可用性。
第二章：系统分析系统用户分析：系统功能分析：系统算法分析：第三章：数据管理数据管理的方法：数据管理的具体实现：第四章：数据采集数据采集的方法数据收集：数据是挖掘知识最原始的资料。
“垃圾进，垃圾出”，只有从正确的数据中才能挖掘到有用的知识。
为特定问题选择数据需要领域专家参加。
因此，领域问题的数据收集好之后，和目标信息相关的属性也选择好了。
数据采集的具体实现过程第五章：数据预处理数据预处理的方法：数据预处理：数据选择好以后，就需要对数据进行预处理。
数据预处理包括：去除错误数据和数据转换。
错误数据，在统计学中称为异常值，应该在此阶段发现并且删除。
否则，它们将导致产生错误的挖掘结果。
同时，需要将数据转换成合适的形式。
例如，在某些情况下，将数据转换成向量形式。
另外，为了寻找更多重要的特征和减少数据挖掘步骤的负担，我们可以将数据从一个高维空间转换到一个低维空间。
数据预处理的具体实现过程：第六章：数据挖掘算法描述与流程图数据结构的设计算法的具体实现Apriori 算法：static List <ItemSet > Apriori(ArrayList D, ArrayList I, float sup)//传进的参数D 为事务数据集，I 为频繁一项集，sup 为支持度阈值{List <ItemSet > L = new List <ItemSet >();//所有频繁项集 if (I.Count == 0) return L;else{int [] Icount = new int [I.Count];//初始项集计数器,初始化为0 ArrayList Ifrequent = new ArrayList ();//初始项集中的频繁项集 //遍历事务数据集，对项集进行计数Regex r = new Regex (",");//正则表达式for (int i = 0; i < D.Count; i++){string [] subD = r.Split(D[i].ToString()); for (int j = 0; j < I.Count; j++){string[] subI = r.Split(I[j].ToString());bool subIInsubD = true;for (int m = 0; m < subI.Length; m++)//频繁项集 {bool subImInsubD = false;for (int n = 0; n < subD.Length; n++)//事物数据集if (subI[m] == subD[n]){subImInsubD = true;continue;}if(subImInsubD == false) subIInsubD = false; }if (subIInsubD == true){//int s = Icount[j];Icount[j]++;//支持频度+1//int t = Icount[j];//float confi = s / t;//ItemSet.confi = confi;}}}//从初始项集中将支持度大于给定值的项转到L中for (int i = 0; i < Icount.Length; i++){if (Icount[i] >= sup * D.Count)//判断支持度是否大于给定值，并且置信度大于给定值&&ItemSet.confi>=ItemSet.confidence*0.01 {Ifrequent.Add(I[i]);ItemSet iSet = new ItemSet();iSet.Items = I[i].ToString();iSet.Sup = Icount[i];L.Add(iSet);}}I.Clear();I = AprioriGen(Ifrequent);//将频繁项集作为参数传给AprioriGen生成新的候选项集L.AddRange(Apriori(D, I, sup));return L;}}Apriori—Gen方法：static ArrayList AprioriGen(ArrayList L){ArrayList Lk = new ArrayList();Regex r = new Regex(",");for (int i = 0; i < L.Count; i++){string[] subL1 = r.Split(L[i].ToString());for (int j = i + 1; j < L.Count; j++){string[] subL2 = r.Split(L[j].ToString());//比较L中的两个项集将它们的并集暂存于temp中string temp = L[j].ToString();//存储两个项集的并集for (int m = 0; m < subL1.Length; m++){bool subL1mInsubL2 = false;for (int n = 0; n < subL2.Length; n++){if(subL1[m] == subL2[n]) subL1mInsubL2 = true; }if(subL1mInsubL2 == false) temp = temp + ","+ subL1[m]; }//当temp包含的项为（L中项集的大小）+1并且所求候选项集中没有与temp一样的项集string[] subTemp = r.Split(temp);if (subTemp.Length == subL1.Length + 1){bool isExists = false;for (int m = 0; m < Lk.Count; m++){bool isContained = true;for (int n = 0; n < subTemp.Length; n++) {if(!Lk[m].ToString().Contains(subTemp[n])) isContained = false;}if (isContained == true) isExists = true; }if (isExists == false) Lk.Add(temp);}}}return Lk;}第七章：结果显示与解释评估参数设置:在程序开始计算之前，需要输入两个参数：最小支持度阈值与最小置信度阈值。