项目集关联规则挖掘：发现数据中的隐含规律

该论文主要探讨了基于项目集的关联规则挖掘研究，由作者包剑撰写，发表在辽宁工程技术大学计算机系。关联规则作为数据挖掘中的关键任务，其目标在于从项目集中挖掘出频繁出现的模式，这些模式对于理解消费者行为、商业策略制定等方面具有重要意义。关联规则定义为在事务数据库中的项目间同时出现的规律，用量化的方式表达一个项目（如商品）的存在如何影响另一个项目的出现。 论文的核心内容围绕Apriori算法展开，这是一种常用的无监督学习方法，用于查找满足指定最小支持度和置信度的项目集，即最大项目集。首先，通过算法找出所有具有足够频率的项目组合，这是关联规则挖掘的基础。然后，从这些最大项目集及其子集中生成关联规则，这些规则能揭示数据中的潜在规律，比如商品间的购买行为关联。 关联规则的应用非常广泛，不仅能够验证行业内的已知知识模式，还能揭示新的购物习惯或趋势，对于提升商业决策的精准性和效率具有积极意义。因此，挖掘关联规则是数据挖掘任务中不可或缺的一部分，特别是在电子商务、市场分析等领域。 论文引用了数据库技术的发展背景，强调了数据挖掘在知识发现中的作用，指出关联规则是数据挖掘的主要类型之一。作者还提到了关联规则的两个关键问题，即寻找最大项目集和支持度计算，这两个步骤构成了关联规则挖掘的基本流程。 这篇论文深入研究了关联规则挖掘的理论基础、算法实现以及实际应用，为理解和应用这项技术提供了有价值的见解和方法论。读者可以通过这篇论文深入了解如何有效地从大量数据中提取有价值的信息，以支持业务决策和创新。