关联规则挖掘技术若干问题研究
数据挖掘中的关联规则挖掘常见问题解答
数据挖掘中的关联规则挖掘常见问题解答数据挖掘是一项涵盖多个领域的技术，其中关联规则挖掘是其中的一种重要技术方法。
关联规则挖掘可以帮助我们发现数据中的潜在关联性，从而揭示出隐藏在数据背后的有用信息。
然而，在进行关联规则挖掘的过程中，常常会出现一些问题和困惑。
在下面的文章中，我将回答一些关于数据挖掘中关联规则挖掘的常见问题。
问题1：什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种发现数据中有趣关联关系的技术。
在关联规则挖掘中，我们根据数据集中事务项的出现频率和相关性，发现项目之间的关联规则。
例如，在购物篮分析中，我们可以通过挖掘顾客在购物篮中同时购买的商品来发现它们之间的关联规则。
关联规则通常采用类似于“如果A出现，则B也会出现”的形式表示。
问题2：关联规则挖掘的应用领域有哪些？关联规则挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在市场营销中，关联规则挖掘可以帮助企业了解顾客的购买习惯和偏好，从而制定个性化的推荐策略。
在医疗领域，关联规则挖掘可以发现不同症状之间的关联关系，辅助医生进行疾病诊断。
在交通领域，关联规则挖掘可以帮助城市规划者优化交通路线，减少拥堵情况。
此外，关联规则挖掘还可以应用在网络安全、社交网络分析等领域。
问题3：关联规则挖掘的主要算法有哪些？关联规则挖掘的主要算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于候选项的经典算法，在挖掘关联规则时生成候选项集，并通过逐层计算每个项集的支持度来筛选频繁项集。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的高效算法，通过构建频繁模式树并利用其特殊性质来挖掘频繁项集。
这两种算法都有其优劣势，具体选择哪种算法取决于数据集的特点和需求。
问题4：关联规则挖掘的评价指标有哪些？在关联规则挖掘中，评价挖掘结果的指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度指标衡量了关联规则在数据集中出现的频率，支持度越高表示规则出现越频繁。
置信度指标衡量了关联规则的可信程度，即当前规则的先决条件出现时，结论项也出现的概率。
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告1. 研究背景和意义数据挖掘是指从数据中发现规律性信息的一种技术方法，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一种重要技术之一。
关联规则挖掘可以在大规模数据集中挖掘出项集之间的频繁关系，从而提供一些潜在的商业决策建议。
随着大数据时代的到来，关联规则挖掘在应用中发挥着越来越重要的作用，例如在市场营销领域、新闻推荐系统中都有广泛的应用。
本论文将深入研究关联规则挖掘方法，尤其是针对频繁模式挖掘、关联规则的发现和剪枝等关键技术进行研究和探讨，并结合实际应用探索关联规则挖掘的应用价值和实用性。
2. 主要研究内容和方法本论文主要研究内容包括：(1) 关联规则挖掘的概念和基本算法；(2) 关联规则挖掘中的频繁模式挖掘技术；(3) 关联规则的挖掘和剪枝技术；(4) 关联规则挖掘的应用实例分析。
该研究采用文献综述和案例分析，并结合现有的相关算法和工具对关联规则挖掘进行实验分析。
3. 预期目标及预期结果通过本研究预计达到以下目标：(1) 掌握关联规则挖掘的基础理论和核心算法；(2) 实现常用算法和工具，并进行实验分析；(3) 探究关联规则挖掘在实际应用中的价值和意义。
预期结果如下：(1) 系统性的关联规则挖掘研究成果，形成一套完整的理论框架；(2) 实现并验证算法的正确性和可行性；(3) 揭示关联规则挖掘对商业决策的贡献。
4. 论文创新点本论文具有以下几个创新点：(1) 对关联规则挖掘的方法和应用进行深入研究；(2) 结合实际案例分析探讨关联规则挖掘的应用价值；(3) 为相关领域的研究提供参考和借鉴。
5. 参考文献[1] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules in large databases. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, Santiago, Chile (pp. 487-499).[2] Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. In Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (pp. 1-12).[3] Tan, P., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Pearson Education.[4] Zhang, Y., & Li, Y. (2004). A survey on frequent pattern mining. Journal of Software, 15(6), 873-881.。
《数据挖掘中关联规则算法研究》范文
《数据挖掘中关联规则算法研究》篇一一、引言随着信息技术和大数据时代的飞速发展，数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究的重要课题。
关联规则算法作为数据挖掘的核心技术之一，能够从大量数据中提取出有价值的信息和知识。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则算法的研究现状、常用算法及其应用领域。
二、关联规则算法概述关联规则算法是一种在大规模数据集中寻找项集之间有趣关系的技术。
其主要目标是发现数据集中项集之间的关联性或因果结构，从而帮助人们更好地理解和利用数据。
关联规则算法通常用于购物篮分析、用户行为分析、生物信息学等领域。
三、常用关联规则算法1. Apriori算法：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过寻找频繁项集来生成关联规则。
Apriori算法通过不断迭代，逐步找出满足最小支持度和最小置信度的规则。
2. FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种改进的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树（FP-Tree）来发现数据集中的频繁项集和关联规则。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法具有更高的效率。
3. Eclat算法：Eclat算法也是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是将数据库分割成若干个不相交的子集，然后对每个子集进行局部搜索，最后将局部搜索结果合并得到全局的关联规则。
四、关联规则算法的应用领域1. 购物篮分析：通过分析顾客的购物行为，发现商品之间的关联关系，从而帮助商家制定更有效的营销策略。
2. 用户行为分析：在互联网领域，通过分析用户的浏览、点击等行为数据，发现用户兴趣之间的关联关系，为个性化推荐等应用提供支持。
3. 生物信息学：在生物信息学领域，关联规则算法可以用于分析基因、蛋白质等生物分子之间的相互作用关系，从而揭示生物系统的复杂网络结构。
五、研究现状与展望目前，关联规则算法已经广泛应用于各个领域，并取得了显著的成果。
然而，随着数据规模的日益增大和复杂性的提高，传统的关联规则算法面临着诸多挑战。
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。
本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。
一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。
它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。
关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。
关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。
Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。
最后，通过检测置信度来生成关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。
FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。
二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。
通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。
以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。
医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。
基于关联规则的挖掘技术研究及其在教学管理中的应用的开题报告
基于关联规则的挖掘技术研究及其在教学管理中的应用的开题报告一、研究背景与意义近年来，在信息化不断深入的大环境下，教育行业也频频探索数字化、信息化手段的应用，以推动教学、管理等方面的提高。
其中，基于关联规则的数据挖掘技术在教学管理中的应用备受瞩目。
关联规则挖掘是数据挖掘中一项十分重要的技术，其能从大量数据集中发掘出相关性密切的数据，得出不同属性之间的内在联系，进而为决策提供依据。
这项技术应用广泛，已在市场营销、企业管理、医疗保健等领域取得了很好的效果。
因此，结合教育管理的实际需求，基于关联规则的挖掘技术在教学管理中的应用也被广泛关注。
目前，学校在面对大量的学生信息数据时，如何从中挖掘出有用的信息以完成教学管理、监管工作，是亟需解决的问题。
而基于关联规则的挖掘技术，可通过对学生的行为、学习、成绩等信息进行分析和挖掘，得出不同因素之间的相关性，为提升教学质量、实现精准管理提供技术保障。
因此，本研究拟就基于关联规则的挖掘技术在教学管理中的应用展开详细探讨，以期为学校管理部门提供理论支持和技术指导。
二、研究内容与目标本研究旨在探讨基于关联规则的挖掘技术在教学管理中的应用。
具体内容包括以下几个方面：1. 基于关联规则的数据挖掘技术概述：介绍关联规则挖掘的基本概念、挖掘流程、挖掘方法等。
2. 教学管理中的数据挖掘应用状况：通过文献调研和案例分析，总结目前教学管理中关联规则挖掘技术的应用状况。
3. 关联规则挖掘在教学管理中的应用案例研究：以某高校为例，通过对学生选课情况、考试成绩等数据的挖掘，得出相关性，为后续教学管理提供科学依据。
4. 基于关联规则的挖掘技术在教学管理中的优化方案：根据教学管理中的实际需求，提出优化基于关联规则的挖掘技术应用的方案，以期提高教学管理效率和质量。
通过以上几个方面的研究，本研究力求实现以下目标：1. 掌握基于关联规则的挖掘技术的基本原理和应用方法。
2. 深入了解教学管理中数据挖掘的应用状态、关键问题。
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升，数据挖掘变得越来越重要。
它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律，有助于人们更好地理解数据背后的本质。
关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一，它能够发现数据集中项之间的关系，即根据一些已知的事件或属性，推断出一些新的事件或属性。
本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。
一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法，它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。
举个例子，如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒，那么这两个项（尿布和啤酒）之间就存在关联关系。
关联规则有两个部分：前项和后项。
前项是指已知的、出现频率高的事件或属性，后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。
关联规则还包括支持度和置信度两个指标。
支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例，而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。
二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。
它的工作流程是先从单项集开始，不断推算出更高维度的项集，再检查每个项集的支持度。
如果支持度高于预设的最小值，那么这个项集就被认为是频繁项集。
Apriori算法的优点是简单高效，但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集，它的工作流程是构建一棵FP树，然后根据FP树的特性，进行递归寻找频繁项集。
相比Apriori算法，FP-Growth的优势在于减少了I/O开销，适应于分布式环境。
三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。
比如，在电子商务平台中，我们可以根据用户购买历史，对商品进行关联分析，根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律，来推荐B商品给用户。
在医学领域，我们可以根据患者的病历和病情，进行关联挖掘，找到不同病例之间的共同点，为医生提供辅助诊断。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法比较研究
数据挖掘中的关联规则挖掘方法比较研究引言：在信息时代的今天，数据的存储和积累已经变得前所未有的庞大和复杂。
为了从这些海量数据中发现有用的信息和知识，数据挖掘技术应运而生。
关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要任务，可以发现数据中隐藏的关联关系，为决策提供支持。
然而，关联规则挖掘方法众多且多样，如何选择适合的方法成为了一项具有挑战性的研究任务。
本文将对当前常见的关联规则挖掘方法进行比较研究，以期为研究人员和实践者提供参考和指导。
一、Apriori算法Apriori算法是最早被提出和广泛应用的关联规则挖掘算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，通过多次扫描数据集的方法来发现频繁项集以及关联规则。
Apriori算法的主要优点是简单易于理解，并且对于不同领域的数据都能取得不错的效果。
然而，由于需要多次扫描数据集，算法的性能较低，尤其是对于大规模数据集来说，计算时间和空间开销较大。
二、FP-Growth算法FP-Growth算法相对于Apriori算法在性能上有较大的改进。
该算法通过构建FP树来存储频繁项集，避免了多次扫描数据集的问题，从而提升了挖掘效率。
FP-Growth算法的另一个优点是可以通过压缩FP树来减小内存占用。
相对于Apriori算法，FP-Growth算法在处理大规模数据集时具有明显的优势。
然而，FP-Growth算法的实现相对复杂，需要使用递归，对于一些非常大的数据集仍然存在性能瓶颈。
三、Eclat算法Eclat算法是另一种常用的关联规则挖掘算法。
与Apriori算法和FP-Growth算法不同，Eclat算法使用垂直数据存储结构来表示事务数据库，有效地避免了水平数据存储结构所引起的冗余问题。
Eclat算法通过递归的方式构建频繁项集，并通过自身的性质来减少计算开销。
相对于Apriori算法和FP-Growth算法，Eclat算法能够更快地发现频繁项集和关联规则。
然而，Eclat算法对于一些特定的数据集可能会产生较长的频繁项集，导致计算效率下降。
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
多种关联规则挖掘算法的研究与分析
云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘研究
云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘研究随着云计算的广泛应用，越来越多的数据被存储在云服务器上。
为了更好地管理和利用这些海量数据，频繁项集挖掘和关联规则挖掘成为了云计算领域中的研究热点。
本文将对云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘进行详细分析和研究。
一、云计算中的频繁项集挖掘频繁项集挖掘是从大规模数据集中发现频繁出现的集合的过程。
在云计算环境下，频繁项集挖掘具有以下挑战和问题：1. 数据规模大：云计算环境中的数据集往往非常庞大，包含着海量的数据。
传统的频繁项集挖掘算法无法高效地处理大数据集。
2. 数据分布式存储：云计算环境中，数据存储在不同的服务器上，需要设计分布式算法来处理数据的并行计算和通信。
3. 隐私保护：云服务器存储了大量的用户数据，用户希望在频繁项集挖掘的过程中保护其数据的隐私。
研究者们提出了一系列针对云计算环境的频繁项集挖掘算法，以应对上述挑战。
这些算法通常采用分布式计算模型，通过将数据划分到不同的服务器上并行计算来加快挖掘速度。
此外，为了保护数据隐私，差分隐私等隐私保护技术也被引入到频繁项集挖掘中，确保用户的数据不会被泄露。
二、云计算中的关联规则挖掘关联规则挖掘是从数据集中发现项集之间的关联关系的过程。
在云计算环境下，关联规则挖掘也面临一些独特的挑战和问题：1. 多维数据关联：云计算环境中的数据往往是多维的，传统的关联规则挖掘算法无法有效处理多维数据。
2. 数据存储分布式：同频繁项集挖掘一样，云计算中的数据存储在不同服务器上，需要设计分布式算法来实现并行计算和通信。
3. 数据更新频繁：云计算环境中的数据是动态变化的，需要实时进行关联规则挖掘和更新。
针对上述挑战，研究者们提出了一些云计算环境下的关联规则挖掘算法。
这些算法通常采用多维关联规则挖掘算法，可以同时挖掘多个维度之间的关联关系。
同时，分布式计算和通信技术也被应用于关联规则挖掘中，使得算法能够高效地处理分布式存储的数据。
三、云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘的应用云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘算法可以应用于多个领域，以下是一些应用案例：1. 电子商务：通过挖掘用户的购买记录和浏览记录，可以发现用户的购买偏好和商品间的关联关系，从而实现个性化推荐。
关于数据挖掘技术与关联规则挖掘算法的研究
还 要能够满足用户的主管偏好 ； 也 就 性的挖 掘对 象 。 针对 数 据挖 掘 的方法 大致 的可 以归纳为： 计 要 具有逻辑上的正确性 ， 是既要准确 ， 还要可信且符 合用户需求 。 而 约束 就是这样 实现 算 机学习法、 数理统计法 、 信息聚类 分析 法、 遗传算法Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ
关键 词： 数据 挖掘 ； 关联 规 则
１ 数据 挖掘 技术
１ ． １数据挖掘概念
的实现 机制 ， 使 得我们 的挖掘 计划 能够转 变成 对一个系 统工
作 的控制 ， 这 样才能使得挖 掘项 目能有期望 的结果 。 这样的约
不需要局限于某一个挖 掘数据 的阶段 ， 在任何 阶段 都可 以 从数据挖掘 的本质上说它是一种具有更高商业价值 的新型 束 ， 实现。 而这样 的算法机 制， 也是交 互式数据挖 掘算法的基本形 信息处理技术 ， 数据挖掘 技术的作用是对数据 的应用来说 的， 通过这样的过程， 来 达到更好 以及快速地完成 挖掘任务。 其 目的是使 人们从低层次 的联 机查询 过渡 到对数据 决策支持 式，
・
实验研究
关于数据挖 掘 技术与关联规则挖 掘算法的研究
郭 涛 门 瑞（ 陇东 学院， 甘肃 庆阳 ７ ４ ５ ０ ０ ０ ）
摘 要： 随着计算机技术和网络通信技术的不断发展， 数据信息逐渐成为当前社会各行各业发展的关键。 当今社会人们对计算机应用提 出
了 更 高要 求 ， 如今人们 慢慢 的意识到 关系数据 库有很 多缺 点和 限制， 这种 问题 又推动 了 数据库 在更深领 域 上的研 究。
据。 对 于一般地企 业 内部 的业务信息数据 来说 ， 其主要是 由企 集 ， 那么也一定不包含长度为ｋ ＋ ｌ 的大项集 。 在算法处理的过程 业进行商业运作而产生 的数据 ， 这 些数据 的量 一般 比较 少。 这 中， 就可 以将这 样的事务滤去 ， 在下轮扫描过程中， 就可以不需
关联规则挖掘算法的研究
关联规则挖掘算法的研究引言：关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究课题，它能够从大规模数据中挖掘出两个或多个事件之间的关联关系，并据此进行一系列分析和应用，如市场篮子分析、用户行为分析等。
关联规则挖掘算法的研究旨在提高挖掘效率和挖掘准确性，使之更好地服务于实际应用。
本文将综述关联规则挖掘算法的研究现状和发展趋势，力求对该领域的进展做一个全面了解。
一、Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一，它基于计数的思想，通过逐级找出频繁项集和候选项集，并从中生成关联规则。
Apriori算法的时间复杂度较高，特别是在处理大规模数据时，效率较低，因此研究者对其进行了一系列的优化改进。
比如使用数据结构如FP-tree来代替候选项集的生成和计数，从而大幅度提高算法的效率。
随着计算机硬件的进步，Apriori算法的计算速度正在逐渐得到提升，但其固有的限制仍需进一步的改良。
二、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于FP树的关联规则挖掘算法，它通过构建一种特殊的树结构来存储数据，从而避免了生成候选项集和计数的操作，大大提高了挖掘效率。
FP-growth算法具有较高的挖掘效率与准确性，在处理大规模数据时具有明显的优势。
不过，FP-growth算法对内存的消耗较大，因为需要存储FP树，这在处理超大规模数据时可能会成为一个问题。
因此，改进FP-growth算法以降低内存消耗是一个研究方向。
三、基于约束的关联规则挖掘基于约束的关联规则挖掘是关联规则挖掘算法的一个重要研究方向。
它通过引入约束条件，对挖掘出的关联规则进行筛选和生成，从而改善挖掘结果的质量。
常见的约束条件有置信度、支持度、相关性等。
目前，研究者们已经提出了一系列基于约束的关联规则挖掘算法，如基于增长的约束关联规则挖掘算法（GBAR）、基于贝叶斯网络的关联规则挖掘算法等。
这些算法在挖掘高质量关联规则方面具有较好的效果。
四、关联规则挖掘在实际应用中的研究关联规则挖掘在很多领域都有广泛的应用，如市场篮子分析、用户行为分析等。
浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用
浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用【摘要】数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术，关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。
本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法，最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。
【关键词】关联规则数据挖掘Apriori算法应用随着数据库技术的快速发展,全球范围内的数据存储量急骤上升,面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生, 关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则的目标是发现数据集中所有的频繁模式，关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
一、关联规则的定义关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
二、关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。
根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。
三、关联规则分类1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。
关联规则挖掘中若干关键技术的研究
关联规则挖掘中若干关键技术的研究作者：董佳来源：《城市建设理论研究》2013年第22期【摘要】本文阐述了关联规则的定义，关联规则的挖掘过程，以及关联规则的问题描述，接着，本文分析了关联规则挖掘算法分类，最后，本文分析了关联规则挖掘中关键技术的应用。
【关键词】关联规则；挖掘；关键技术；研究中图分类号：O571文献标识码： A 文章编号：一、前言关联规则的挖掘技术越来越受到重视，深入的分析其中的重要技术成为了推动关联规则挖掘发展的重要动力。
分析关联规则挖掘中的关键技术需要我们在掌握关联挖掘过程的基础上展开，对其中的关键技术进行深入的分析，而不是只停留在表面。
二、关联规则定义根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设I是项的集合。
给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。
关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。
如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
这些阈值是根据挖掘需要人为设定。
三、挖掘过程两个阶段关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。
面向数据挖掘的关联规则挖掘技术研究
面向数据挖掘的关联规则挖掘技术研究一、绪论随着数据量的增大，对数据进行有效的分析和利用变得越来越关键。
而关联规则挖掘作为数据挖掘技术的一种，被广泛应用于市场营销、商品推荐、广告投放等领域。
本文主要介绍了面向数据挖掘的关联规则挖掘技术的研究，包括数据预处理、关联规则挖掘算法、关联规则应用等方面。
二、数据预处理在关联规则挖掘过程中，数据预处理是非常重要的一步。
其目的是对数据进行清洗和转换，以便进一步挖掘关联规则。
数据预处理通常包括以下步骤：1. 数据清洗数据清洗是指删除或修复数据集中存在的错误、缺失值、重复值等。
错误数据可能会影响最终挖掘到的关联规则，因此需要先进行清洗。
2. 数据集成数据集成是指将多个数据源中的数据合并成一个整体数据集。
在合并前需要解决数据命名不一致、数据格式不统一等问题。
3. 数据转换数据转换是指将数据格式转换成关联规则挖掘算法所需的格式。
例如，将数据转换成“事务-商品”对的形式。
4. 数据归一化数据归一化是指将数据在一定范围内进行转换，以便进行比较和分析。
例如，将数据转换成0到1之间的值。
三、关联规则挖掘算法1. Apriori算法Apriori是一种基于频繁项集的挖掘算法。
其基本思想是利用频繁项集来推断关联规则，即如果一个频繁项集包含一个商品，则该商品与频繁项集中的其他商品有关联。
Apriori算法的主要步骤包括：扫描一遍数据集，找出所有频繁1项集；利用频繁1项集生成频繁2项集；利用频繁2项集生成频繁3项集，以此类推，直到不能再生成更多频繁项集。
2. FP-Growth算法FP-Growth是一种基于前缀树的挖掘算法。
其基本思想是将数据集压缩成FP树，在FP树的基础上挖掘频繁项集。
FP-Growth算法的主要步骤包括：构建FP树；以类似深度优先搜索的方式遍历FP树，挖掘频繁项集。
3. Eclat算法Eclat也是一种基于频繁项集的挖掘算法，其基本思想是挖掘项集的交集来推断关联规则。
大数据分析中的关联规则挖掘研究
大数据分析中的关联规则挖掘研究随着互联网的发展和人们对数据分析的需求增加，大数据分析技术已经成为了当前应用最广泛的一种数据分析方法，其中关联规则挖掘技术是大数据分析领域中的一种常见方法。
关联规则挖掘是指在一组数据中找出相互之间存在关联性的规则，它是数据挖掘中的一个重要分支，通过挖掘关联规则，我们能够发现事物之间的内在联系，揭示隐含的知识和规律，从而为有效的决策和判断提供支持。
在实际的应用中，关联规则挖掘被广泛应用于市场营销、推荐系统、生物信息学、网络安全等领域。
关联规则挖掘技术中最关键的部分就是频繁项集的挖掘，频繁项集是指在一组事务数据中经常出现的项的集合。
在这个过程中，我们需要对数据进行预处理、筛选和过滤，得到频繁项集，再通过关联规则算法挖掘出哪些项集之间有关联性。
目前最常用的关联规则发现算法是Apriori算法，该算法的核心思想是利用先验信息，通过迭代的方式找到频繁项集。
在实际的应用中，我们需要根据不同的数据类型和应用需求来选择不同的关联规则挖掘算法。
例如，对于图像数据、时间序列数据等不同类型的数据，需要使用不同的数据预处理手段和算法来进行关联规则挖掘。
此外，在数据采集和预处理过程中，我们还需要注意数据的质量问题，避免对数据造成误判和误解。
除了关联规则挖掘技术之外，还有一些辅助工具和技术可以用来提高关联规则挖掘的效率和准确率，例如可视化分析、聚类分析、文本分析等技术。
这些技术可以帮助我们更好地理解数据，并从中挖掘出更多的有效信息和规律。
总之，关联规则挖掘技术是大数据分析领域中的一个非常重要的工具和方法，它可以帮助我们发现数据中的内在联系和规律，提高决策的准确性和效率。
在应用过程中，我们需要根据具体的应用场景和数据类型选择不同的算法和技术，并注意数据质量和有效性问题。
未来，随着技术的不断发展和应用领域的扩大，关联规则挖掘技术将会继续发挥着重要的作用。
关于数据挖掘中关联规则挖掘算法的研究
上海交通大学硕士学位论文关于数据挖掘中关联规则挖掘算法的研究姓名：马建庆申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：谢康林20040101关于数据挖掘中关联规则挖掘算法的研究 摘 要 关联规则是由Agrawal等人提出也是当前比较热门的研究课题本人在阅读大量国内外数据挖掘方面的文献通过对这些算法的分析提出了几个有效关联规则挖掘算法和更新算法结果显示了这些算法的高效性和实用性我们首先开始对Apriori核心算法进行分析为此并提出了规则Ｒ的兴趣度新定义在考虑了商品项的反面示例的基础上并证明了该算法的时间和空间复杂度是优于同类算法的如何应用领域知识来划分离散无序属性并分析了由此而引起的概念树高层规则的遗漏问题接着我们开始讨论加权关联规则挖掘算法并且详细分析了这些算法的复杂性和他们各自的实际应用意义我们熔合了加权规则挖掘和ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ算法的思想设计了加权频繁模式树的算法而且使得算法更加适合实际应用我们讨论了当事务数据库变化首先讨论分析了文献中的IUA 算法而且提出了IUA的两种新的改进算法说明改进算法的高效性我们建立了关联规则更新的有效平行算法模型以高效地解决事务数据库随着时间变化的更新问题整篇论文涉及了兴趣度平行化设计和分析 关联规则数据挖掘加权关联规则 ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＯＦ ＭＩＮＩＮＧ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ ＲＵＬＥＳ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＩＮ ＤＡＴＡ ＭＩＮＩＮＧ ＡＢＳＴＲＡＣＴ The Association rule that was firstly advanced by Agrawal is the focus of KDD research and still a hot topic among these specialists who devote to data mining research today. Basing on reading and analyzing a number of reference books and theses that involve the association rules mining algorithm, I formulate several algorithms of association rules mining and then analyze their correction and efficiency.At first, after analyzing the Apriori Algorithm and its application, we find some problems of Apriori Algorithm. To solve these problems, we introduce the concept of interest to eliminate that these useless, even misleading rules are mined and define the association rules again. The formula design of interest is relatively reasonable and feasible because the interest formula- R Interest =4RHR S C −*(R C +RH S ) considers the factors of R C and RH S values comprehensively. Considering the users’ interest, an effective association rules algorithm is designed based on Aporiori algorithm and user interest. In addition, we also discuss how to partition the concept layers and solve the problems that are raised by this kind ofpartition.Secondly, we begin to discuss the weighted association rules and illustrate four weighed association rules mining algorithm: the mining algorithm basing on the separating support and weighted value; the weighted algorithm basing on Apriori; the parallel algorithm; and the weighted algorithm basing on FP-growth. Of course, the time complexities of the four algorithms are also analyzed.Finally, the paper discusses the adaptive algorithms respectively when the minimum support and confidence threshold, and the transaction number of database vary. According to the analysis for these algorithms, the performance-improving algorithms of IUA and the algorithm of frequent item sets mining basing on FT-tree are effective to deal with these varieties.In conclusion, this paper mainly develops several association rules algorithms that involve the concept of interest and weighted values, parallel design and algorithm analysis.KEY WORDS: association rules, algorithm, data mining, interest, weighted association rules上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
关联规则挖掘技术研究
称为 TID 。
作者简介 : 黄名选 ,男 ,1966 年生 ,工程师 ,研究方向为数据挖掘 、 情报检索和查询扩展 。
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情报杂志 2008 年第 4 期 J o u r n al of Inf o r m a ti o n N o . 4 , 2008
J o u r n al of Inf o r m a ti o n N o . 4 , 2008
情报杂志 2008 年第 4 期
关联规则挖掘技术研究
Studies on Association Rules Mining Techniques
黄名选 陈燕红
support - count ( X ∪ Y)
| D| ,即 , X , Y 分别称
为关联规则 X → Y 的前提和结论 , 或者前件和后件 。 关联规
X 和 Y 这两个项集在事务数据库 D 中同时出现的概率 。
support ( X ∪ Y) , support ( X ) 即在出现项集 X 的事务数据库 D 中 , 项集 Y 也同时出现的概
T k , 称事务包含项集 X 。 每一个事务都有一个唯一的标识符 ,
2 关联规则挖掘技术
关联规则挖掘主要用来发现和分析数据中项集之间有趣 的各种关联 ,以揭示事物间内在的本质联系 ,目前的研究主要 集中在以下几个方面 。 2. 1 项无加权关联规则挖掘技术 项无加权关联规则挖 掘只考虑项集在数据库中出现的频度 , 不考虑项集在数据库 及各个事务中的重要性 , 即将数据库中各个项以平等一致的
方式处理 。早期的关联规则挖掘研究是属于这种方式 , 且被 研究得比较多 ,通常所说的关联规则挖掘指的是无加权关联 规则挖掘 。其典型的算法有 1993 年 Agrawal 等学者提出的
关联规则挖掘技术研究进展
收稿日期:2009201209;修回日期:2009203213 基金项目:国家“863”计划资助项目(2007AA01Z197);浙江省自然科学基金资助项目(Y105250) 作者简介:程舒通(19762),男,浙江杭州人,讲师,硕士,主要研究方向为人工智能、数据挖掘(chengshut ong@21cn .com );徐从富(19692),男,浙江开化人,副教授,硕导,博士,主要研究方向为人工智能、智能CAD 、数据挖掘、知识发现、数据融合.关联规则挖掘技术研究进展3程舒通1,2,徐从富1(1.浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027;2.杭州科技职业技术学院,杭州310012)摘 要:为帮助人们深入研究关联规则挖掘技术,总结了关联规则的分类方法、评价方法以及相关技术的最新进展,特别是对关联规则的主要算法进行了详细的介绍,并探讨未来的发展方向。
该研究比较系统全面,对将来进一步深入分析关联规则挖掘技术具有指导意义。
关键词:数据挖掘;关联规则;频繁;并行中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0923210204doi:10.3969/j .issn .100123695.2009.09.003State 2of 2art on ass ociati on rules m ining technol ogyCHE NG Shu 2t ong 1,2,XU Cong 2fu1(1.College of Co m puter Science &Technology,Zhejiang U niversity,Hangzhou 310027,Chian;2.Hangzhou Polytechnique College,Hangzhou310012,China )Abstract:A ss ociati on rule which has a vital value both in research and p ractice is the basic p r oble m in the domain of data m ining,the widely research works have been done by many researchers either in home or in the other countries .The ai m of this paper was that it not only hel ped the peop le t o study the ass ociati on rule in data m ining deep ly but als o generalized the method of the s orting and evaluati on and the devel opment of new techniques in ass ociati on rule .Es pecially intr oduced the de 2tails in maj or arith metic of ass ociati on rule and gave the directi on .The research in which is both syste matic and comp rehensive is that it can hel p peop le t o analyse the ass ociati on rule in data m ining deep ly in the future .Key words:data m ining;ass ociati on rules;frequent;parallel 引言关联规则(ass ociati on rule )挖掘技术是数据挖掘研究的重要内容之一,旨在从大量数据中提取人们未知却又潜在有用的规则。
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课题通过数据挖掘技术分析成绩数据，进行成绩关联规则分析专题相关关键技术的研究，目的是在汲取别人经验的前提下，对数据挖掘理论尤其是关联规则在高校教学管理系统中的应用进行研究，具有一定的理论与应用价值。
§1.2 相关技术现状
1 数据挖掘技术
KDD[1，2，3，4] 一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊，所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态，较全面地论述了KDD系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法，集中讨论了关于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。
不仅如此，在Internet上还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威，另一份在线周刊为DS* (DS代表决策支持)，1997年l0月7日开始出版。在网上，还有一个自由论坛DM Email Club，人们通过电子邮件相互讨论DMKD的热点问题。而领导整个潮流的DMKD开发和研究中心，当数设在美国EMDEN的IBM公司开发部。
2）数据分类技术研究；基于决策树的分类方法在大规模数据库条件下的应用研究；在较高的抽象层次分类中，M.Mehte等人针对大型数据库提出了一种快速分类算法，称为QUEST中的超级学习算法(SLIQ)：分类与回归的管状领域研究、最近邻分类方法的改进等等。
3）聚类规则研究；近年，聚类开始在大型数据库中得到研究，R.Ng和J.Han基于随机搜索以及统计学中的两个聚类算法PAM和CLARA，给出了一个适用于大型应用的聚类算法：CLARANS。M.Ester等人针对CLARANS算法的缺点，提出了改进技术。通过引入更为有效的空间数据库存取算法，如 R－树，来提升CLARANS算法的性能。T.Zhang等人则提出了另一种聚类算法BIRCH算法。
数据挖掘其他技术一样，也需要时间和精力来研究、开发、和逐步成熟，最终被人们接受。目前己经有很多通用的数据挖掘系统，但是还不能达到期望的智能系统的要求。在近来的数据挖掘研究和开发中，一些挑战也己受到一定程度的关注，并考虑到了各种需求，而另一些处于研究阶段。然而，这些问题将继续刺激进一步的研究和改进。我们相信，随着数据挖掘任务和方法的发展，一定能带给我们更多的利益，可以节约我们的时间和金钱，并发现新的知识。
Brin等人在1997年提出了 DIC (Dynamic Itemset Counting)[12]算法，可减少相关项目集的计算及较少的扫描数据库的次数，但此算法效率受数据库中数据分布的影响极大。Lin等人以及 Bayardo在1998年分别提出了Pincer-Search算法和Max-Miner算法，针对当项目集的长度较长时，该算法能有较好的效率。
在教育系统中，特别是在各级各类学校中，学校的数据库中存贮着大量的教育教学信息，其中一部分和教学有关：如学校的开课排课情况、任课教师情况等，另一部分是和学生有关的信息：如学生的基本情况、家庭背景、身体状况、学生的历年的考试、测验成绩等。特别是最近几年来随着教育信息化的推进、学校数据库的内容大大增加，学校几乎实现了无纸化管理，所有的信息几乎都能在电脑上找到，学校数据库的内容已经相当的完整。但是这些数据很少被开发利用，使得隐藏着大量教育信息的历史数据没有被很好的利用。如挖掘隐藏在这些数据中的教育规律、学生的培养模式、学生学课之间的差异性和相关性规律。另一方面，在教育系统中存在着一些缺少依据的说法：如数学成绩好的同学物理成绩也一定很好，或数学成绩好的同学其他的理科一定很好。如钢琴弹得很好的同学，他的成绩一定不会差。又如父母是高学历的，孩子成绩一般不会差等。在一定的条件下，这些说法因其基本与事实一致而被广泛接受，但这些命题缺少理论的和实验的依据。这些说法完全可以利用现在己经拥有的大量的数据，对其进行数据挖掘，来证实某些命题，或说明某些说法不能成立，或者更确切地说明其支持度和可信度。
从大量的教育信息中挖掘出的正确的、可靠的、可信的关联规则对教育系统是相当重要的，对教育教学改革具有指导性的意义。学校可以利用关联规则所揭示的学生在学习中学科之间的相关性，适当组合学科课程，使相关学科互相促进共同提高；利用关联规则发现的学生培养模式，合理设计课程开设的次序，符合学生智力发展规律；利用学课的相关性、知识的相关性、学生学习兴趣的可迁移性，在活动课中组织跨学科的活动，扩大学生在学习中学科之间的相关性和相关程度，引导学生从强势学科入手，提高相对较弱的学科，最终使学生在学业上均衡发展。
2 关联规则技术
Agrawal 等人首先于1994年提出Apriori算法[1，6，7]以找出关联规则。此算法是由单一项目集开始，逐层(level-wise)去扩展其它的相关项目集。优点是可以减少非相关项目集的产生，节省CPU的时间；但缺点为需要多次扫描数据库，尤其当数据库相当庞大且要找的项目集长度较长时，会耗费相当多 I/O时间。
4）泛化 、简约和特征提取研究；利用数据可视化大大扩展了数据的表达和理解能力，这是数据简约的一种非常重要的技术，它正受到日益广泛的重视。
与国外相比，国内对数据挖掘与知识发现(MDKD)的研究稍晚[10]，1993年国家自然科学基金首次支持对该领域的研究项目。目前，清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等竞相开展数据挖掘的基础理论及其应用研究。其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体代数的研究；华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川联合大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。现在尽管与国际上的进展相差并不远，一些研究成果例如：总参六十一所的李德毅教授在云模型方面的研究；复旦大学的施伯乐教授在关系数据库中知识发现方面取得很大的成果；南京大学开发的KNIGHT系统等。但在实际应用方面却鲜有所闻，成功的例子很少，没有形成整体力量。总的说来，国内在数据挖掘方面没有大量的投入到实际生产应用中去，还停留在实验的阶(path traversal pattern)的问题，目的在于找出浏览者浏览网页的习惯，以设计较好的网页架构以增加商业机会；有些研究是关于序列模式(sequential pattern)的问题，目的在于找出某些事件发生的先后关系，如顾客购买甲商品后接着会购买乙商品，A股票股价上涨后B股票也会跟着上涨等。也有相关研究在于组织架构以及数据存取的问题，以较大的存储空间及新的存取机制换取较好的执行效率。
Savasere等人在1995年提出了Partition[11] 算法，将数据切割成数区，第一阶段先以较低的支持度找出该区可能的相关项目集，第二阶段再依据第一阶段找出的相关项目集计算支持度，因此最多只需要二次扫描数据库的成本，但是因为此方法会产生过多的非相关项目集，因此相当耗费CPU的时间。Toivonen在1996年提出Sampling算法只需要一次扫描数据库，但其找出的结果存在是否正确的问题。
Cheung 等人于1996年提出了FUP( Fast Update Algorithm)[13]算法，将研究方向导向关联规则的维护，主要是针对当数据库的内容新增时，能够以较快的效率更新关联规则，不过此一方法是以 Apriori算法为基础，所以仍需多次重新扫描未变动的数据库。冯玉才等[14 ]针对关联规则更新的“给定数据库DB , 在最小支持度和最小置信度发生变化时, 如何生成数据库DB中的关联规则。”问题进行了研究, 设计出了相应的IUA和PIUA算法。算法IUA 采用了一个独特的候选强项集生成算法IUA-GEN , 在每一次对数据库DB扫描之前生成较小的候选强项集, 从而提高了算法的效率。它也要求上一次对数据库进行挖掘时发现的强项集。因为人们在发现关联规则时, 常常需要不断地调整最小支持度和最小可信度来聚集到那些真正令其感兴趣的关联规则上, 因而该算法具有很重要的意义；在IUA 算法中, 将所有的频繁k项目集分成了互不相交的3 类, 这使得IUA 算法能够很容易实现基于共享内存(shared-memory) 多处理机结构的并行化, 即PIUA 算法。事实上, 像PIUA 这样的基于共享内存多处理机结构的并行算法特别有利于在限时应用中用来加快单个大顺序算法的计算。
从总体上，国外在数据挖掘领域中的研究内容十分广泛[5]，从挖掘知识的种类看，己经取得了明显的成果。
1）关联规则的研究[4，5，6，7，8，9]；近几年对关联规则的研究内容较多，现在，关联规则的挖掘已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多概念层次关联规则的发现[5,6]，并把研究的重点放在提高算法的效率和规模可收缩性上。目前，人们对于定量关联规则以及其他种类的关联规则的发现研究较为深入，提出了关联规则的很多的概念。与此同时，在提高挖掘过程的效率方面也作了不少的研究。比较著名的算法有Apriori，CHARM，FP- Growth，MagnumOPUSS，GenMax等。
关联规则的研究随着应用的不断深入而得到长足发展，有关关联规则最新的发展情况是笔者一直关注的方向，并将继续关注。
3 数据挖掘与教育信息系统的结合
数据挖掘最先应用于金融和商业领域，在教育层面上还只能算是新生事物，处于发展的初级阶段。国内高校目前在校园信息网中开展数据挖掘的研究并不广泛，浙江大学使用关联规则发现技术对高校的人事信息库进行挖掘，试图找到影响学科发展的因素，发现如何评价一个学科，以及影响学科发展的各个要素之间的关系。另外，曲阜师范大学体育系与上海闵行体委就体育人才的选拔探讨了数据挖掘的可行性。在每年对中小学生的体质调查中，积累了大量的数据，利用数据挖掘技术，他们试图从数据中深入寻找各种因素的相互联系，发现一些随着因素动态变化而产生的新的指导学校体育科研和教学训练的规律，进而发现运动人才。