关联规则算法探讨
数据挖掘中关联规则算法的研究及应用
数据挖掘中关联规则算法的研究及应用1 简介数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
而关联规则算法是数据挖掘中最常用的一种算法之一。
关联规则算法主要用于发现数据集中不同项之间的关系，其应用十分广泛，如市场营销、推荐系统、医疗诊断等。
2 关联规则算法的原理关联规则算法主要是基于数据频繁项集的挖掘。
频繁项集是指在数据集中出现频率较高的项集，例如购物篮中，同时购买饮料和零食的人数较多，则饮料和零食的组合即为频繁项集。
在寻找频繁项集的过程中，可以使用Apriori算法，其主要过程如下：1. 扫描数据集，得出项集的支持度；2. 根据设定的最小支持度阈值，得出频繁1项集；3. 根据频繁项集，产生备选项集；4. 根据备选项集计算支持度，并得出频繁项集；5. 重复第3和第4步，直到无法产生更多的频繁项集。
在得出频繁项集后，可以使用关联规则算法得出频繁项集之间的关联规则。
其主要过程如下：1. 给每个频繁项集设置一个置信度阈值；2. 扫描频繁项集，得出其子集；3. 计算子集与父集之间的置信度；4. 根据设定的最小置信度阈值，筛选符合条件的关联规则。
3 应用场景1. 市场营销在市场营销中，可以使用关联规则算法来分析顾客购买行为。
例如，对于超市购物篮中的商品，可以使用关联规则算法找出哪些商品同时被购买，以便超市能够针对这些情况进行促销活动。
2. 推荐系统关联规则算法可以帮助电商平台等网站推荐相关商品。
例如，用户在购买手机时，可以推荐相关的手机壳、耳机等配件。
3. 医疗诊断在医疗诊断方面，可以使用关联规则算法来分析疾病之间的关联关系，以便医生更好地进行诊疗。
例如，关联规则算法可以分析某种病的风险因素，从而更好地预防和治疗疾病。
4 结论关联规则算法是数据挖掘中最常用的算法之一，其原理是基于数据频繁项集的挖掘。
关联规则算法在市场营销、推荐系统、医疗诊断等领域都有广泛应用，帮助我们更好地发现数据之间的关联关系，并得到更加准确的结论。
关联规则算法的研究的开题报告
关联规则算法的研究的开题报告题目：关联规则算法在数据分析中的应用研究一、研究背景和目的在当今大数据时代，数据分析技术日益重要。
数据分析技术旨在揭示隐含在大数据中的知识和信息。
其中，关联规则算法是一种常用的数据分析技术，它可以帮助我们找出数据之间的有用关联。
本文将研究关联规则算法在数据分析中的应用。
具体来说，我们将探讨以下几个方面：1.介绍关联规则算法的基本原理和流程；2.将关联规则算法应用于一个实际数据集，探讨其效果和可行性；3.给出结论和展望。
二、研究方法和步骤本文的研究方法主要包括以下步骤：1.了解关联规则算法的基本原理和流程；2.选择一个真实数据集，准备数据集并对其进行预处理；3.使用关联规则算法对数据集进行分析，生成关联规则；4.评估关联规则的有效性和可行性；5.撰写论文。
三、预期的研究成果本文预期可以达到以下几个研究成果：1.掌握关联规则算法的基本原理和流程；2.了解关联规则算法在数据分析中的应用；3.掌握关联规则算法在一个实际数据集上的应用过程；4.分析和评估关联规则的有效性和可行性；5.为数据分析和关联规则算法的研究提供参考。
四、论文结构安排本文的结构安排如下：1.绪论1.1 研究背景和目的1.2 研究方法和步骤1.3 预期的研究成果2.关联规则算法的基本原理和流程2.1 关联规则算法的定义和基本概念2.2 关联规则算法的流程2.3 关联规则算法的特点3.关联规则算法在数据分析中的应用3.1 数据分析的概述3.2 关联规则算法在数据分析中的应用3.3 关联规则算法的优缺点4.关联规则算法在一个实际数据集上的应用 4.1 数据集的描述和预处理4.2 关联规则算法的应用过程4.3 关联规则的分析和评估5.结论和展望5.1 结论5.2 展望以上就是本文的结构安排。
《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。
数据挖掘中的关联规则算法分析
数据挖掘中的关联规则算法分析在大数据时代，数据挖掘已经成为了很多企业的必备技术手段。
而其中的关联规则算法则是数据挖掘中的重要方法之一。
通过统计学的方法，发现多个属性之间的关系，为企业提供了有价值的信息。
本文将对关联规则算法进行分析和介绍。
一、关联规则算法的基本原理关联规则算法是一种基于频繁模式的挖掘算法。
它的基本原理是在数据集中挖掘出不同属性之间的关联性，即在多个属性值之间发现相关性。
例如，在一个购物场景中，使用关联规则算法可以找到哪些商品之间常一起出现，以及它们之间的关联度大小。
二、关联规则算法的核心概念1. 支持度支持度是指某个事物出现的频率。
在关联规则算法中，它指的是某个组合的出现次数占总次数的比例。
例如，如果在500个购物记录中有50个记录同时包含商品A和商品B，则这个组合的支持度为10%。
2. 置信度置信度是指在一个组合中，同时出现另外一个属性的概率。
例如，在上述例子中，如果有50%的记录同时包含了商品A和商品B，其中40%的记录也同时包含了商品C，则这个组合的置信度为80%。
3. 提升度提升度是指一个属性出现对另一个属性出现概率提升的大小。
例如，在关联规则算法中，如果我们想知道在购买商品A的情况下，同时购买商品B的概率会不会提高，我们可以计算商品B出现时所有记录的支持度，然后再计算商品B出现时同时包含商品A的概率，两个概率的商就是提升度。
三、应用场景1. 计算机网络中的入侵检测在计算机网络中，入侵检测是非常重要的一个问题。
通过分析网络流量，可以发现一些异常行为，如端口扫描、拒绝服务攻击等。
而关联规则算法可以用来发现这些异常行为之间的关联性。
2. 购物推荐系统现在的购物网站大多都有推荐系统，通过分析用户的购买记录和喜好，给用户推荐相关的商品。
而关联规则算法可以用来更准确地预测用户的购买行为，并进行精细化的推荐。
3. 医疗诊断中的病因分析在医疗诊断中，关联规则算法可以用来分析多个因素对某种疾病的影响。
基于关联规则的数据挖掘算法研究
基于关联规则的数据挖掘算法研究关联规则是一种数据挖掘算法，它可以在大型数据集中发现有趣的关联性或频繁模式。
其中频繁模式是在数据集中频繁出现的项集或子序列。
这些模式可以帮助我们了解数据集中数据之间的关系，而关联规则可以告诉我们这些关系的强度。
关联规则通常表示为“如果A发生，则B也可能发生”的形式。
例如，如果一个人买了面包，他也有可能买牛奶。
这就是一个简单的关联规则。
我们可以通过计算支持度和置信度来衡量这个规则的强度和可靠性。
其中支持度表示项集的出现频率，即项集在数据集中出现的次数除以总项数。
置信度表示在A发生的情况下，B也发生的概率，即同时购买牛奶和面包的人数除以购买面包的人数。
通过设置支持度和置信度的阈值，我们可以筛选出频繁模式和强相关规则。
关联规则算法通常采用Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法等进行实现。
这些算法的主要思想是通过迭代进行增量挖掘，不断减小数据集的搜索空间，找到所有频繁项集或关联规则。
在实际应用中，关联规则算法可以用于市场营销、推荐系统、商品布局、医疗等领域。
例如，零售商可以使用关联规则算法来推荐商品搭配或优化商品陈列。
医疗领域可以使用关联规则算法来分析病人的就诊记录，预测病情和推荐治疗方案。
总之，基于关联规则的数据挖掘算法是一个非常实用的工具，它可以帮助我们发现数据背后的隐藏规律和有用信息。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法数据挖掘是伴随着信息技术的不断发展而产生的一种新的工具和方法。
它可以从大量的数据中挖掘出有用的信息，并为实际决策提供帮助。
关联规则算法是其中的一种重要方法，它可以找到项集之间的关系，并预测未来的行为或者趋势。
接下来，我们将对关联规则算法进行详细的介绍。
一、关联规则算法的定义关联规则算法是在数据挖掘中使用频率最广泛的算法之一。
其基本思想是通过寻找数据之间的关联，提取出频繁出现的项集以及项集之间的关系。
在实际应用中，关联规则算法可以广泛应用于市场营销、电子商务、人口统计学等领域。
它可以帮助用户挖掘到有用的信息，理清数据之间的关系，从而做出更明智的决策。
二、关联规则算法的原理关联规则算法有两个基本参数：支持度和置信度。
支持度是指指定的项集在总事务中出现的频率。
置信度则是指在满足条件A的前提下，出现B的概率。
关联规则算法通过计算这两个参数来判断各个项集之间的关系。
举个例子：假设我们想要了解一个超市的销售情况。
我们首先需要确定项集，比如说可乐和糖果在同一笔订单出现的概率。
如果我们设定支持度为50%，即一笔订单至少含有一种可乐和一种糖果，那么我们就可以通过统计数据得到可乐和糖果同时出现的频率。
如果这个频率高于50%，那么我们就可以得出这两个项集之间存在关联规则。
三、关联规则算法的应用关联规则算法可以应用于很多领域，如市场营销、电子商务、人口统计学等。
在市场营销方面，关联规则算法可以帮助企业挖掘到产品之间的关联性，从而了解顾客的需求和偏好，并制定相应的定价策略。
在电子商务中，关联规则算法可以根据用户购买历史记录来推荐相似的产品，提高用户的购买率。
在人口统计学方面，关联规则算法可以帮助政府了解不同人群之间的联系，从而制定更为精准的政策。
四、关联规则算法的优缺点优点：关联规则算法具有较高的算法效率，可以处理大规模数据。
其结果易于理解，可以呈现给用户。
同时，关联规则算法可以挖掘出隐藏在数据中的规律性，帮助用户发现新的信息。
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。
关联规则算法的研究
关联规则算法的研究随着现代社会经济活动日趋复杂，对数据的监控和分析变得越来越重要。
在这种情况下，数据挖掘技术作为一种有价值的数据处理工具，已经受到了越来越多的关注。
其中，关联规则算法是数据挖掘技术中的一个重要组成部分，具有高效可靠、模式挖掘等特点，是现代电子商务、银行业、保险业、金融业等行业应用最多的一种数据挖掘技术。
关联规则算法，也叫做关联分析，是一种以概率的形式识别多个变量之间的关系的数据挖掘技术，它可以用来分析和发现大型超市或其他商业企业的销售模式和准确的关联规则。
它的研究主要集中在以下几个方面：（1）频繁项集的发现：它是非常有用的，可以有效发现项间的关联关系，从而帮助挖掘大数据挖掘系统中的隐藏模式，为决策提供数据支持。
（2）支持度的估算：就是通过统计支持度的方法来检测频繁项集的可信度，检查关联规则的可信性以及模式的重要性，以及对不同数据不同关联规则进行评估，以确定最有用的模式或规则。
（3）关联规则的发现：它可以有效地提取有价值的关联规则，在复杂的数据集中发现有用的模式，并为企业决策者提供有用的信息。
（4）假设检验：假设检验是一种针对关联规则结果的定量检验方法，可以有效地评价出分析结果的可靠性与可信度。
近年来，随着计算机技术的快速发展，关联规则算法受到了广泛关注，其研究也变得更加深入和广泛。
研究者们利用新的技术和方法进一步改进了关联规则算法的性能和效率，例如，增加关联规则挖掘算法的学习能力，提高计算效率，减少冗余等等。
而关联规则算法在电子商务中的应用，使得它更易于推广。
关联规则算法可以用来帮助电子商务企业做出正确的决策，增强用户体验。
比如，某电子商务平台可以通过挖掘用户之前的行为记录，分析出不同产品之间的关联性，对不同的用户群体进行定制化推荐，从而提升用户的转化率。
此外，近年来，关联规则算法也被广泛用于银行业中的客户分析。
银行可以通过分析大量的客户数据，发现客户之间的联系，提出改善客户服务的建议，从而实现更高的客户满意度。
关联规则算法探讨
关联规则算法探讨摘要:文章对关联规则的发展进行了简单的介绍,分析了关联规则的经典算法,介绍进了一种新的关联规则算法,并对这三种算法在挖掘关联规则的特点进行了对比分析,最后对关联规则以后的发展进行了总结。
关键词:数据挖掘;关联规则;算法;探讨1发展历史随着信息技术的迅猛发展,许多领域搜集、积累了大量的数据,迫切需要一种新技术从海量的数据中自动、高效地提取所需的有用知识。
对这些海量数据进行研究的过程中,数据挖掘技术受到越来越多的关注。
我们可以使用数据挖掘技术从海量数据中发掘其中存在的潜在规律。
并将这些规律进行总结,用于今后的决策。
采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容。
从大量数据中发现项之间有趣的、隐藏的关联和相关联系正是关联规则目的。
关联规则技术在不断成熟和发展,应用范围不断扩大,由最初的购物篮分析发展到计算机入侵检测、搜索引擎、警务预警、交通事故、保险业、金融业、农业专家系统、教学评估、股票分析等领域。
在理论研究方面,由最简单的单维、单层、布尔关联规则逐渐向复杂形式扩展,由频繁模式挖掘不断扩展到闭合模式挖掘、扩展型关联规则、最大模式挖掘、衍生型关联规则、关联规则隐私保护、挖掘后处理、增量挖掘、规则主观兴趣度度量、相关模式、数据流等多种类型数据上的关联规则挖掘等。
2相关概念设项的集合I = { i l ,i 2 ,…,i m },D为数据库事务集合,每个事务T是一个项目子集,似的TI。
每个事务由事务标识符TID标识。
若有XI, XT,则称T包含X;如果X有k个元素,称X为k-项集。
关联规则的逻辑蕴含式为:X Y[s,c] ,其中XI ,YI 且XY=。
规则XY在事务集D中成立,并且具有支s和置信度c。
支持s是指事务集XY含的百分比:support(XY)=P(XY),置信度c是指D中包含X的事务同时也包含Y的百分比confidence(XY)=P(Y|X)。
对于一个事务集D,挖掘关联规则的问题就是找出支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度阀值(minsupp)和最小置信度(minconf)阀值的关联规则,这种规则成为强关联规则。
《2024年融合注意力机制的关联规则算法研究及应用》范文
《融合注意力机制的关联规则算法研究及应用》篇一一、引言在大数据时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
关联规则算法作为一种经典的数据挖掘方法，被广泛应用于各种领域。
然而，传统的关联规则算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、准确性不足等问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，注意力机制被引入到关联规则算法中，有效地提高了算法的准确性和效率。
本文旨在研究融合注意力机制的关联规则算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、融合注意力机制的关联规则算法研究2.1 注意力机制简介注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的思想，通过对重要信息给予更多关注来提高模型的性能。
在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务中，如图像识别、自然语言处理等。
在关联规则算法中引入注意力机制，可以使得算法在处理数据时更加关注重要的项集和规则。
2.2 融合注意力机制的关联规则算法融合注意力机制的关联规则算法主要包括两个部分：一是将注意力机制与传统的关联规则算法相结合，二是通过训练模型来学习项集和规则的重要性。
具体而言，该算法首先构建一个包含项集和规则的神经网络模型，然后利用注意力机制来分配不同项集和规则的权重。
在训练过程中，模型通过学习数据中的模式和规律来优化权重分配，从而提高算法的准确性和效率。
三、实验与分析为了验证融合注意力机制的关联规则算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括超市购物数据、电子商务数据等。
实验结果表明，融合注意力机制的关联规则算法在处理大规模数据时具有更高的准确性和效率。
具体而言，该算法能够更好地发现重要的项集和规则，并减少计算复杂度。
此外，我们还对不同参数设置下的算法性能进行了分析，以确定最佳参数组合。
四、应用及展望融合注意力机制的关联规则算法具有广泛的应用前景。
例如，在电子商务领域，该算法可以用于分析用户购物行为、推荐商品等；在物流领域，该算法可以用于优化物流路径、提高运输效率等。
关联规则挖掘算法探究论文
关联规则挖掘算法探究论文摘要Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。
本文介绍了Apriori算法的思想，并分析了该算法的性能瓶颈。
在此基础上，针对Apriori算法提出了一种改进方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。
与其他经典的算法相比，本文提出的算法在项目集长度较大时，性能明显提高。
关键字关联规则，支持度，置信度，Apriori1引言关联规则挖掘就是在海量的数据中发现数据项之间的关系，是数据挖掘领域中研究的热点问题。
1993年Agraannila等[4]提出：基于前一遍扫描得到的信息，对此仔细地作组合分析，可以得到一个改进的算法了。
针对Mannila的思想Toivonen[5]进一步提出：先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些在整个数据库中可能成立的规则，然后对数据库的剩余部分验证这个结果。
Toivonen的算法相当简单并显著地减少了I/O代价，但是一个很大的缺点就是产生的结果不精确，存在数据扭曲(datakeiningaociationrulebetSIGMODConferenceonManagementofdata, pp.207-216,1993[2]A.Savaere,E.Omiecinki,andS.Navathe.Anefficientalgorithmformi ningaociationruleinlargedatabae.Proceedingofthe21tInternational ConferenceonVerylargeDatabae,1995[3]J.S.Park,M.S.Chen,andP.S.Yu.Aneffectivehah-baedalgorithmforminingaociationrule.ProceedingofACMSIGMODIntern ationalConferenceonManagementofData,page175-186,SanJoe,CA,May1995[4]H.Mannila,H.Toivonen,andA.Verkamo.Efficientalgorithmfordicov eringaociationrule.AAAIplinglargedatabaeforaociationrule.Proceedingofthe22ndInternationalConferenceonVeryLargeDatabae,Bombay,I ndia,September1996[6]罗可,贺才望.基于Apriori算法改进的关联规则提取算法.计算机与数字工程.2006,34(4):48-51,55[7]蔡伟杰，杨晓辉等.关联规则综述.计算机工程.2001,27(5):31-33,49。
关联规则算法在成绩分析中的应用探讨
关联规则算法在成绩分析中的应用探讨作者：肖小甜来源：《新课程》2022年第16期虽然成绩不是评价学生的唯一标准，但学生的成绩中还是隐藏着很多信息。
对这些信息进行收集、整理和分析，可以深层次挖掘学生成绩的产生背景，如学生学习态度、学生学习兴趣、家庭教育基础、课堂教学质量等，进而对学生学习影响因素、教师教学有效性形成进一步了解。
关联规则算法是一种数据分析手段，其在教学领域中应用时，可以通过分析学生成绩而找出教师与学生的各项问题，以及问题产生的根源或影响因素。
这样一来，便能为当前教学分析工作提供依据，帮助教育工作者及学校进行教育决策的优化调整，进而提升教师教学质量与学生成绩。
一、关联规则算法的含义关联规则的含义就是通过调查单一数据与其他数据之间的联系，从而探寻二者的依赖关系，并生成所有的影响因素，分析外界各项影响因素。
一般来说，普遍用支持度与置信度两个参数描述关联规则的属性，通过分析频繁项集计算相互之间的置信度。
现实中常见的关联规则算法的应用是在商场中的捆绑销售，分析消费者在购买一项产品的同时，普遍购买较多的另一项产品，从而将二者进行捆绑，并剔除其他的无用信息。
在教学中运用关联规则算法时，学生的成绩就类似商场消费者的消费记录，可以通过收集整理的成绩数据，分析影响学生成绩的关联因素。
在学生成绩的收集过程中，除了应详细收集学生的各个科目成绩外，为达到分析目的，还应对学生的家庭情况、学生兴趣、学校等种种因素进行收集。
其中，家庭因素包括家庭氛围、父母教育期望与受教育程度，学生特征应包括学习主动性、心理情况、网络沉迷度，学校因素包括师生关系、教师教学态度、班级学习氛围、学习结构等。
之后，再结合关联规则算法分析结果，对现有的教学方法、教学效率、教学质量进行评价反思，并进一步调整育人思路、完善教学模式、优化教学方案。
二、基于关联规则算法分析学生成绩通过关联规则算法分析学生成绩时，应从学生各个科目的成绩进行着手，充分收集学生的语文、数学、英文、理科综合、文科综合的学习成绩，清除出空缺数值，再通过数据的泛化与挖掘处理结果，最后从结果可得知在学生的学习成绩中，很多学生受到偏科因素的影响，在政治、历史成绩较差时，语文成绩也一般，在物理、化学科目较差时，数学成绩也一般，因此对于这种情况，教师应加强对这种连带反应的教学关注度，分析课程之间存在的关联性，并在发现学生有科目较差时，应积极查找学生其他科目的成绩，注重对学生偏向科目整体的教育，而不应仅仅拘泥于单一科目。
数据挖掘中的关联规则发现算法评估研究
数据挖掘中的关联规则发现算法评估研究数据挖掘是一种通过自动化处理大量数据来发现有用模式和规律的技术。
在数据挖掘中，关联规则发现是一个重要的任务，它可以帮助我们理解数据集中不同项之间的关系。
然而，有许多不同的关联规则发现算法可供选择，因此评估这些算法的性能和适用性变得非常重要。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则发现算法的评估研究。
关联规则发现算法的评估研究旨在比较不同算法在不同数据集上的性能。
评估算法的常见指标包括准确率、召回率、支持度和置信度。
准确率是指算法发现的规则与实际存在的规则之间的匹配程度。
召回率是指算法能够正确识别的实际存在的规则的比例。
支持度是指在数据集中同时出现的规则项的频率。
置信度是指规则中的前提项成立时，结论项成立的概率。
在评估关联规则发现算法时，可以使用不同的数据集和不同的评估方法。
常用的数据集包括T10I4D100K、Concept-Drift和Retail。
T10I4D100K数据集是一个包含100,000个事务的大规模数据集，用于评估算法的扩展性和效率。
Concept-Drift数据集是一个动态的数据集，用于评估算法对数据变化的适应性。
Retail数据集是一个包含销售记录的数据集，用于评估算法在商业环境中的应用性能。
评估关联规则发现算法的方法主要分为静态方法和动态方法。
静态方法是指在固定的数据集上评估算法的性能。
它可以通过交叉验证和留出法来评估算法。
交叉验证是将数据集分为训练集和测试集，并在测试集上评估算法的性能。
留出法是将数据集分为两部分，一部分用于训练算法，另一部分用于测试算法。
动态方法是指在实时环境中评估算法的性能。
它可以通过模拟数据集的动态变化来评估算法的适应性。
评估关联规则发现算法时，还需要考虑算法的时间和空间复杂度。
时间复杂度是指算法在执行过程中所需的时间。
空间复杂度是指算法在执行过程中所需的内存空间。
评估算法的时间和空间复杂度可以帮助我们选择合适的算法，并优化算法的性能。
关联规则算法的计算效率优化研究
关联规则算法的计算效率优化研究关联规则算法是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据集中的关联关系。
关联规则算法通过分析大规模数据集中的频繁项集来发现规则，但在处理大规模数据时，其计算效率可能成为一个问题。
因此，研究如何优化关联规则算法的计算效率成为一个重要的课题。
一种常见的关联规则算法是Apriori算法。
该算法通过迭代的方式逐步发现频繁项集和关联规则。
然而，Apriori算法的计算效率在处理大规模数据集时可能较低。
为了优化Apriori算法的计算效率，可以采取以下几种方法：1. 剪枝策略：在Apriori算法中，频繁项集的产生是通过组合已知的频繁项集来生成新的候选项集。
在此过程中，可以使用各种剪枝策略来减少候选项集的生成数量。
例如，可以利用Apriori原理，该原理说明了如果一个项集不是频繁的，则它的超集也不可能是频繁的。
因此，通过删除不频繁的项集和其超集，可以减少候选项集的生成和计算工作量。
2.数据压缩：在关联规则算法中，数据的大小对计算效率有重要影响。
因此，可以通过数据压缩的方式来减少数据集的大小，从而提高算法的计算效率。
数据压缩的方法可以包括采样、维度约简、分布式处理等。
3.并行计算：在计算机硬件发展到多核心时代，可以利用并行计算的方式来提高关联规则算法的计算效率。
通过将数据集分割成多个子集，然后在多个处理器或核心上并行计算，可以加快算法的执行速度。
此外，还可以利用图形处理器（GPU）等并行计算设备来加速关联规则算法的计算过程。
4.数据索引：关联规则算法中的数据访问是一项耗时的操作。
因此，通过使用适当的数据索引技术，可以提高数据的访问效率。
例如，可以使用散列索引、倒排索引等技术来加速数据的访问和查询过程。
5.分布式计算：对于大规模数据集，可以考虑采用分布式计算的方式来提高关联规则算法的计算效率。
通过将数据和计算任务分散到多个计算节点上进行并行计算，可以充分利用集群或云计算资源，并提高算法的扩展性。
改进的关联规则算法在数据挖掘中的探讨
自身特点 ，在经典关联规则算法Ａ ｒ ｒ Ｐｉｉ ｏ 算法的基础 上提 出了一种改进的算法 ，并利用该算 法 对数 据库进行 了关 联规则挖掘 ，得到了隐含在数据库中的有 用信 息。
关键词 ： 客户关系管理 ；数据挖掘 ；关联规则算法
中图分类号 ：Ｔ ７ Ｐ２４ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ －０ （ ０ ２ ０ （ －０ ５ － ３ ９ １ ４ ２ １ ） ６ 下） ０ ３ ０ ０ ３
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基于关联规则算法的销售数据分析研究
基于关联规则算法的销售数据分析研究随着大数据时代的到来，数据挖掘和分析在商业领域中变得越来越重要。
在这个趋势下，关联规则算法成为了一种非常流行和实用的方法。
特别是在销售和市场营销领域，关联规则算法被广泛应用于分析消费者的购买行为，发现产品之间的关联性，提高营销效果和销售收益。
一、关联规则算法概述关联规则算法是一种挖掘数据中隐藏关系的算法。
它通过发现不同数据集中的项之间存在的频繁关联模式，来揭示数据中的潜在规律和对数据的隐含信息进行挖掘。
在商业领域，关联规则算法通常用于确定不同产品之间的关联，例如经常同时购买的两个或多个产品。
这种关联关系可以用来改进市场营销策略，发现交叉销售机会。
关联规则算法能找出所有频繁项的集合和它们之间的强关联关系。
其中，频繁项集是出现次数超过预先设定的最低阈值的项集；强关联关系是指两个项之间发生的真正相关的关系，而非偶然的巧合。
二、关联规则算法在销售数据分析中的应用关联规则算法可以在销售数据中挖掘出隐藏的规律和关系，从而提供深入的市场分析。
下面就以一家超市为例，说明关联规则算法在销售数据分析中的应用：1. 数据收集和准备首先，我们需要从超市的销售系统中收集数据。
这些数据通常包括销售商品的详细信息，例如产品名称、价格、销售量、销售渠道等。
通过这些数据，我们可以了解不同产品的销售情况，以便进行更深入的分析。
2. 数据探索在数据探索中，我们可以使用关联规则算法来发现不同商品之间的关联关系。
例如，我们可以发现常同时购买的商品列表，例如牛奶和麦片，口香糖和冰淇淋等。
这些关联关系可以直接用于制定交叉销售策略，即当客户购买某个商品时，也可以告诉他们其他可能感兴趣的商品。
3. 数据分析在数据分析过程中，我们可以根据发现的关联规则来调整销售策略。
例如，如果我们发现同时购买心理学书籍和咖啡的顾客更倾向于使用网络购物渠道，我们就可以在网上广泛宣传这些产品，或者在网上销售时提供一些促销优惠。
4. 应用建议最后，我们可以使用关联规则算法来建议客户购买其他相关的产品。
关联规则推荐算法的原理及实现
关联规则推荐算法的原理及实现关联规则推荐算法是一种基于关联规则挖掘的推荐算法，主要用于发现用户行为中存在的关联规则，从而实现个性化的推荐。
该算法的主要原理是通过分析用户的历史行为数据，如购买记录、浏览记录等，发现商品或物品之间的关联规则，然后根据这些规则为用户推荐可能感兴趣的商品或物品。
实现关联规则推荐算法的步骤如下：1.数据收集：收集用户的历史行为数据，如购买记录、点击记录等，构建一个数据集。
2.数据预处理：对数据进行清洗和处理，去除冗余信息，将数据转换成符合算法要求的格式。
3. 关联规则挖掘：使用频繁模式挖掘算法，如Apriori算法或FP-Growth算法，发现频繁项集和关联规则。
(1)频繁项集生成：根据设定的最小支持度阈值，找到在数据集中出现频率超过该阈值的项集。
(2)关联规则生成：基于频繁项集，通过计算支持度和置信度，生成关联规则。
4.关联规则评估：对生成的关联规则进行评估，主要考虑支持度和置信度，并对规则进行排序。
5.推荐生成：根据用户的历史行为数据和生成的关联规则，为用户生成推荐列表。
```python#导入相关的库import pandas as pdfrom mlxtend.frequent_patterns import apriorifrom mlxtend.frequent_patterns import association_rules #数据收集data = pd.read_csv('data.csv')#数据预处理data = preprocess(data)#关联规则挖掘frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.1,use_colnames=True)rules = association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence", min_threshold=0.7)#关联规则评估rules = rules.sort_values(by='support', ascending=False) #推荐生成#打印推荐结果```以上是关联规则推荐算法的原理及实现介绍。
关联规则算法的计算效率优化研究
关联规则算法的计算效率优化研究首先，可以优化关联规则算法的计算效率的方法之一是通过改进关联规则的存储方式。
传统的关联规则算法在生成候选集和计算支持度和置信度时，通常使用多维数组或哈希表等数据结构。
然而，这些存储方式在处理大规模数据集时可能会消耗大量的内存和计算资源。
因此，可以采用压缩技术来减少数据集的存储空间，例如使用位图算法或前缀树算法来存储关联规则。
其次，可以利用并行计算来提高关联规则算法的计算效率。
并行计算将计算任务分解成多个子任务，并在多个处理器或计算节点上同时进行计算，从而加快计算速度。
例如，可以使用并行化算法来生成候选集并计算支持度和置信度。
此外，还可以利用并行化算法来进行关联规则的剪枝操作，减少不必要的计算。
另外，可以通过提前终止计算来优化关联规则算法的计算效率。
在计算关联规则的过程中，可以通过设置阈值来提前终止计算。
例如，在生成候选集时，可以根据支持度的阈值来判断是否终止计算。
如果候选集的支持度已经低于阈值，则可以提前终止计算，减少计算时间。
类似地，也可以在计算置信度时设置阈值，如果置信度已经低于阈值，则可以提前终止计算。
此外，还可以通过采样方法来优化关联规则算法的计算效率。
采样是从原始数据集中选取一部分样本数据进行计算，然后根据计算结果推导出整体数据集的关联规则。
因此，可以根据数据集的分布特点来选择适当的采样方法，从而减少计算时间。
例如，可以使用随机采样方法或分层采样方法来选择样本数据。
最后，还可以通过利用硬件加速来提高关联规则算法的计算效率。
例如，可以使用图形处理器（GPU）来加速计算过程。
由于GPU具有大量的并行计算单元，可以显著加快计算速度。
此外，还可以使用专用的硬件加速器来进行关联规则的计算。
这些硬件加速器通常采用定制的算法和硬件设计，可以提供更高的计算性能。
总的来说，对关联规则算法的计算效率进行优化研究是非常重要的。
通过改进关联规则的存储方式、利用并行计算、提前终止计算、采样方法和硬件加速等方法，可以显著提高关联规则算法的计算效率，从而加快数据挖掘过程并提高算法的实用性。
数据挖掘中的关联规则分析与算法研究
数据挖掘中的关联规则分析与算法研究数据挖掘是一个综合性很高的学科，它涉及到计算机科学、数学、统计学、机器学习等领域的知识。
数据挖掘的目的是从大量的数据中发掘有价值的信息并进行分析。
关联规则分析是数据挖掘中的一个重要领域，它可以帮助人们了解不同变量之间的关系，从中发现新的业务机会或者提供实际应用的建议。
本文将从关联规则的定义、算法研究、实际应用等方面进行探讨，以便更好地理解关联规则分析在数据挖掘中的作用。
一、关联规则的定义关联规则是指在一个数据集中，两个或多个项之间的关联关系。
比如在一份超市销售数据中，如果发现购买啤酒的人也很有可能购买尿布，这就是一条关联规则。
关联规则分析的目的就是发现这种关联关系，使用这种关联关系可以发现样本之间的联系，并在实际应用中给出相应的决策。
二、算法研究关联规则分析具有较高的实用价值，因此在学术领域中也有大量的研究工作。
下面将介绍常见的几种算法。
1、Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它由IBM公司的R. Agrawal和R. Srikant于1994年提出。
这种算法的核心思想是利用频繁项集来生成候选项集。
具体来说，Apriori算法将数据集拆分成多个候选集合，然后计算每个集合中频繁的项集，并使用这些项集来生成候选项集。
通过不断重复这个过程，直到没有更多的频繁项集为止，这样就可以得到所有频繁项集及其支持度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法是由J. Han、J. Pei和Y. Yin等科学家于2000年提出的，它是Apriori算法的一种改进。
FP-Growth算法通过创建一个FP树（Frequent Pattern Tree，频繁模式树）来发现频繁项集。
FP-Growth算法还使用了头指针表（Header Table）来快速访问FP树中的项，以加快算法的执行速度。
三、实际应用关联规则分析在商业领域应用比较普遍。
以超市为例，通过分析顾客的购买行为，可以发现某些商品之间具有关联性。
机器学习中的关联规则算法与应用
机器学习中的关联规则算法与应用今天我们要聊一聊机器学习中的关联规则算法与应用。
机器学习是近年来受到越来越多关注的领域，而关联规则算法又是机器学习中重要的一部分。
接下来，我们会对关联规则算法的基本原理以及其在实际中的应用做一些介绍。
一、关联规则算法的基本原理关联规则算法的基本原理就是发现数据中项集之间的关系，如前者出现，后者也会出现。
举一个简单的例子，假如超市收集了大量的顾客购买清单，那么就可以通过关联规则算法来分析出哪些商品之间较为相关。
比如，顾客购买了牛奶和麦片，那么很有可能还会购买面包。
为了更好地理解关联规则算法，我们需要了解两个重要的概念：支持度和置信度。
支持度指的是在所有交易中含有某个项集的交易数占总交易数的比例，置信度指的是在所有包含A项集的交易中，也包含B项集的比例。
例如，在超市的购物清单中，如果有60%的顾客购买了麦片，并且其中50%的顾客还购买了牛奶，那么“麦片”和“牛奶”之间的置信度就是50%。
关联规则算法发现规则的过程需要遵循两个步骤：(1) 生成频繁项集; (2)由频繁项集得出关联规则。
这两个步骤的实现需要用到以下算法：1. Apriori算法Apriori算法是关联规则算法中最为经典的算法。
Apriori算法是基于一个重要的属性，即频繁项集的先验性。
频繁项集是指在指定的数据集中具有一定频率的数据项的集合。
该算法先通过扫描数据集来生成频繁项集，再由频繁项集生成关联规则。
Apriori算法的主要缺点是在处理大规模数据集时速度较慢，因为算法需要不断地扫描数据集。
2. FP-growth算法FP-growth算法是目前最为流行的关联规则算法之一。
该算法通过构建一个FP树（频繁项集树）来找出频繁项集，并由频繁项集生成关联规则。
与Apriori算法相比，FP-growth算法在速度上的表现更好，尤其是在处理大规模数据集时。
二、关联规则算法的应用关联规则算法的应用非常广泛，主要用于市场营销和推荐系统。
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关联规则算法探讨发表时间：2010-01-08T10:11:56.840Z 来源：《企业技术开发》2009年第10期供稿作者：梁伟（中国地质大学信息工程学院，湖北武汉430074[导读] 本文对关联规则的发展进行了简单的介绍，分析了关联规则的经典算法作者简介：梁伟（1976-），男，广西崇左人，硕士研究生，主要研究方向：数据库技术数据挖掘。
摘要：本文对关联规则的发展进行了简单的介绍，分析了关联规则的经典算法，介绍进了一种新的关联规则算法，并对这三种算法在挖掘关联规则的特点进行了对比分析，最后对关联规则以后的发展进行了总结。
关键词：数据挖掘；关联规则；算法；探讨1发展历史随着信息技术的迅猛发展,许多领域搜集、积累了大量的数据,迫切需要一种新技术从海量的数据中自动、高效地提取所需的有用知识。
对这些海量数据进行研究的过程中，数据挖掘技术受到越来越多的关注。
我们可以使用数据挖掘技术从海量数据中发掘其中存在的潜在规律。
并将这些规律进行总结，用于今后的决策。
采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容。
从大量数据中发现项之间有趣的、隐藏的关联和相关联系正是关联规则目的。
关联规则技术在不断成熟和发展，应用范围不断扩大，由最初的购物篮分析发展到计算机入侵检测、搜索引擎、警务预警、交通事故、保险业、金融业、农业专家系统、教学评估、股票分析等领域。
在理论研究方面，由最简单的单维、单层、布尔关联规则逐渐向复杂形式扩展，由频繁模式挖掘不断扩展到闭合模式挖掘、扩展型关联规则、最大模式挖掘、衍生型关联规则、关联规则隐私保护、挖掘后处理、增量挖掘、规则主观兴趣度度量、相关模式、数据流等多种类型数据上的关联规则挖掘等。
2相关概念设项的集合I = { i l ，i 2 ，…，i m }，D为数据库事务集合，每个事务T是一个项目子集，似的T I。
每个事务由事务标识符TID标识。
若有X I， X T，则称T包含X；如果X有k个元素，称X为k-项集。
关联规则的逻辑蕴含式为：X Y[s,c] ，其中X I ，Y I 且 X Y= 。
规则X Y在事务集D中成立，并且具有支s和置信度c。
支持s是指事务集X Y含的百分比：support(X Y)=P(X Y)，置信度c是指D中包含X的事务同时也包含Y的百分比confidence(X Y)=P(Y|X)。
对于一个事务集D，挖掘关联规则的问题就是找出支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度阀值(minsupp)和最小置信度(minconf)阀值的关联规则，这种规则成为强关联规则。
3经典算法基于频繁集的方法是关联规则挖掘的主要方法,Aproiri算法是基于频繁集的算法最主要算法之一，在数据挖掘中具有里程碑的作用,但是Apriori算法本身存在着一些固有的无法克服的缺陷，而后出现的基于频繁集的另外一种算法FP-gorwth算法能较好地解决APriori算法存在的一些问题。
下面分别介绍两种经典的算法。
3.1产生候选频繁项集Apriori算法是Rabesh Agrawal等人在1994年提出的，该算法采用了一种宽度优先、逐层搜索的迭代方法：首先产生所有的频繁1-项集，然后在此基础上依次产生频繁2-项集、频繁3-项集……，直到频繁k-项集为空集。
在此过程中，产生每个频繁项集都需要扫描一次数据库，通过对数据库D的多趟扫描来发现所有的频繁项目集。
设Ck表示候选k-项集，Lk表示Ck中出现频率大于或等于最小支持数的k-项集，即k-频繁集或者是k-大项集。
该算法的基本过程如下。
①首先计算所有的C1；②扫描数据库，删除其中的非频繁子集，生成L1(1-频繁项集)；③将L1与自己连接生成C2(候选2-项集)；④扫描数据库，删除C2中的非频繁子集，生成L2(2-频繁项集)；⑤依此类推，通过Lk-1((k-1)-频繁项集)与自己连接生成Ck(候选k-项集)，然后扫描数据库，生成Lk(频繁k-项集)，直到不再有产生频繁项集为止。
Apriori算法虽然能较有效地产生关联规则，同时也存在着不少缺点:①数据库太大时对候选项集的支持度计算非常繁琐，当支持度、置信度阀值设置太低会产生过多的规则，致使用户难易人为地对这些规则进行出区分和判断。
②要对数据进行多次扫描，需要很大的I/O负载，算法的效率不高。
③当数据库D很大时，会产生庞大的候选集，导致算法的耗时太大。
3.2不产生候选频繁项集FP-Tree算法由 Jiawei Han提出。
它的基本思路是将数据集中的重要信息压缩在一个称为频繁模式树(FP-Tree)的数据结构中，然后基于FP-Tree生成数据集中所有的频繁项集。
该算法对所有频繁项集的挖掘分为以下两步：①构造频繁模式树FP-Tree。
在 FP-Tree中，每个结点有4个域组成结点名称、结点计数、结点链及父结点指针。
另外，为方便树遍历，创建一个频繁项头表，它由两个域组成：项目名称及结点链头，其中结点链头指向 FP-Tree中与之名称相同的第一个结点；②调用FP-Growth挖掘出所有频繁项集，具体算法描述如下。
①生成频繁模式树，首先，扫描事务数据库 D一次，产生频繁1-项集，并把它们按降序排列，放入L表中。
其次，创建 FP-Tree的根结点，以“null”标记。
再一次扫描D，对于D中的每个事务按 L中的次序排序，并对每个事务创建一个分枝。
②挖掘频繁项集，首先，从FP-tree的头表开始，按照每个频繁项集的链接遍历，列出能够到达此项的所有前缀路径，得到条件模式基。
其次，用条件模式基构造对应的条件FP-tree。
第三，递归挖掘条件FP-tree，直到结果FP-tree为空，或者只含有唯一的一个路径(此路径上的每个子路径对应的项集都是频繁项集)。
FP-Growth算法是一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法，采用了“分而治之”策略，它能够在不产生候选频繁项集的情况下挖掘全部频繁项集，直接将数据库压缩成一个频繁模式树FP-tree，只需要两次扫描数据库，相对于Apriori算法效率快一个数量级。
该算法虽然可以避免产生候选项目集，但在挖掘过程，当存在大量大项集，并且如果得到的频繁模式树FP-tree分支很多、分支长度很长时，该算法将需要构造出太多的条件FP-tree，这不仅费时且要占用大量存储空间，导致挖掘效率不高。
另外构造FP-tree是自顶而下构造的，而生成条件模式基是自底而上生成的，在挖掘时需要反复地进行搜索FP-tree，存储结构采用双向链表，则会进一步增加内存的开销。
4一种新的关联规则算法目前有许多新的关联规则算法出现，但大都是根据Apriori算法的框架结构来改进的。
本文将介绍一种新的基于幂集的挖掘算法PS (Power Set)，该算法将完全脱离Apriori算法的框架结构。
4.1算法的相关概念①幂集合PS（A）定义：对于任意一个非空集合A，它的幂集合PS( A) 就是由A的全部子集组成的集合。
例如非空集合A：{a，b，c}，则它的幂集合PS（A）={{ }，{a}，{b}，{c}，{a，b}，{a，c}，{b，c}，{a，b，c}}。
②对事务数据库D，I={il，i2……im}，X I，在D中包含X的事务数就称为D中的频度，也可简称为X的频度。
③集合A={a1，a2，a3，……，ai}中元素的个数称为该集合A的长度Length(A)。
4.2算法描述PS算法的主要步骤为：①首先扫描事务数据库D，并对每一条事务记录本身进行拆解，例如，XYZ为一事务记录，可以拆分为XY、XZ、YZ、X、Y、Z、XYZ 七个子集。
②接着得到子集依据集合长度Length(A)存放在不同的结果表中，并做频度计数，如果结果表已存在对应的子集，则将该集合的计数值加1，如果不存在，则将该集合加入其中，并设置初始值为1。
这样此事务记录的拆解才算结束。
当事务数据库被扫描一次以后，所有的事务记录都拆解完毕。
③最后根据用户输入的最小支持度和最小置信度阀值来产生频繁项目集和关联规则。
该算法通过对数据库的一次扫描就能挖掘所有的频繁集，大大降低了I/O存取的时间；而且算法运算简单且速度较快，用户可以任意改变最小支持度阀值使算法弹性增大，执行的效率稳定，不受支持度的变动的影响，在增量式挖掘中可以运用该算法而不需要对数据库进行前期的处理。
算法在新增记录时比Apriori算法节省许多重复搜索记录的时间，但是该算法在存储的空间上会花费比Apriori算法大上数倍的存储空间，所以PS算法是一种以存储空间换取挖掘时间的方式[1]。
5结语本文对关联规则的发展做了简单的介绍，对关联规则的两个经典算法进行了分析并介绍了一种完全脱离Apriori算法的框架结构的新算法。
重点分析了三种算法的特点，得出对于将来的挖掘关联规则的改进和研究重点仍会在减少I/O操作、减少存储空间、产生更少的候选项集和如何更有效地挖掘数据中更实用的关联规则上。
参考文献：[1]王琳莎,林国龙,杨斌.新的关联规则算法在物流行业中的应用[J].物流工程与管理.2009(3):41-43.[2]方风波.关联规则挖掘技术发展及应用[j].中小企业科技.2007(6):108-109.[3]朱绍文,王泉德等.关联规则挖掘技术及发展动向[J].计算机工程.2000(9):4-6.[4]白利果,乔钢柱,曾建潮.关联规则挖掘在农业产值分析中的应用[J].太原科技大学学报.2008(10):335-338.[5]李新仕.基于FP-tree的关联规则挖掘算法的研究.广西大学硕士学位论文.2006:15-20。