关联规则挖掘：最新研究综述与应用进展

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术，它主要关注在大量数据中发现隐藏的、有趣的关联关系。这篇论文综述了近年来国内外学者在关联规则挖掘方面取得的研究进展。首先，作者对关联规则的概念和分类方法进行了详细介绍，帮助读者理解这一技术的基本原理。关联规则通常基于频繁项集，即在数据集中频繁出现的项组合，以此为基础寻找满足支持度和置信度阈值的规则。 接着，论文从串行和并行两个维度分析了关联规则挖掘的一般方法。串行方法按照数据的顺序逐一处理，适用于小规模数据，而并行方法则利用多核处理器或分布式系统的优势，可以处理大规模数据，显著提高挖掘效率。作者详细阐述了Apriori、FP-Growth等经典算法的工作原理，并对其优缺点进行了比较。 随后，论文深入探讨了如何优化关联规则挖掘的质量，包括通过剪枝策略减少搜索空间、使用更有效的数据结构来存储频繁项集，以及改进算法的执行效率。此外，还提及了如何通过改进算法设计或者引入机器学习的方法来提升规则挖掘的准确性和效率。 最后，论文讨论了关联规则挖掘的应用领域，如市场篮子分析、医疗健康数据分析、社交网络挖掘等。这些实际应用展示了关联规则挖掘的强大潜力，同时也揭示了该技术在解决实际问题中的重要作用。 这篇论文为读者提供了一个全面的关联规则挖掘框架，涵盖了理论基础、方法论、优化策略和实际应用，有助于研究人员和从业人员了解当前的研究趋势和发展方向，为进一步推动关联规则挖掘技术的发展奠定了坚实的基础。