约束关联规则挖掘：旅行数据驱动的日文病名识别与旅游市场预测

本文研究的论文关注于"词典驱动的联机手写日文病名识别"这一主题，但提供的部分内容却聚焦于旅游业数据分析与关联规则挖掘。随着旅游业的快速发展，海量的旅行数据成为了一种重要的信息资源，对于理解旅游市场的运作、预测其对相关行业的潜在影响以及制定宏观政策具有关键作用。传统的关联规则挖掘方法，如Apriori算法，虽然能够揭示人群整体行为，但由于缺乏用户控制，可能会产生大量冗余且不具实际价值的规则。 为了克服这些问题，作者提出了一种基于关系延展路径约束的关联规则并行挖掘算法。这种算法巧妙地结合了MapReduce并行计算框架，提高了在处理关系延展路径约束下的事务集生成效率，从而提升了并行挖掘的性能。通过这种方式，算法能够更有效地处理旅行数据中的海量和频繁项目集，特别是那些项目集长度相对较短但数量庞大的情况，如旅行途经城市集的挖掘。 Separate算法作为现有约束性关联规则挖掘算法的一个例子，其优势在于可以根据用户设定的滤除度，对数据库进行筛选，避免不必要的规则生成。然而，本文的研究者针对旅行数据的特点，进一步优化了这个过程，采用了自底向上的Join函数，以期更精确地挖掘出与旅行行为相关的有意义的关联规则。 论文的目标是设计一个更智能、更具用户导向的旅行数据约束关联规则挖掘算法，以帮助分析人员更快速、准确地洞察游客的行为模式，比如节假日家庭旅游线路的形成，进而预测对酒店等旅游相关行业的影响。这种方法不仅有助于旅游业的运营决策，也有利于旅游业的持续健康发展。因此，这篇论文的研究成果对于推动旅游数据分析技术的发展具有重要的理论和实践价值。