关联规则的文献综述

关联规则的文献综述

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，旨在发现数据集中项目之间的有趣关联或相关性。以下是对关联规则挖掘文献的简要综述：

关联规则挖掘概述

关联规则挖掘的基本任务是找出数据集中频繁出现的项集，并生成关联规则。频繁项集是指在数据集中经常一起出现的项的集合，而关联规则则是描述这些频繁项集之间关系的规则。

Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，由Agrawal和Srikant在1994年提出。该算法通过寻找频繁项集来生成强关联规则。它包含两个主要步骤：

1. 寻找满足最小支持度阈值的频繁项集。

2. 利用频繁项集生成满足最小置信度阈值的关联规则。

改进算法

为了应对大规模数据集的挑战，研究人员提出了多种改进算法，包括：

粒子群优化算法：用于优化关联规则挖掘过程中的参数，提高算法效率。

遗传算法：用于发现关联规则，通过模拟自然选择和遗传机制优化解空间。

并行/分布式挖掘：利用多处理器或网络资源并行处理数据，提高挖掘速度。

增量挖掘：只处理新增数据，减少重复计算，适用于数据流环境。

应用领域