基本信息

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文档摘要

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多最小支持度关联规则挖掘：算法剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为众多领域关注的焦点，数据挖掘技术应运而生。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要分支，旨在发现数据集中不同项目之间的潜在联系，自被提出以来，在学术界和工业界都得到了广泛的研究与应用。

传统的关联规则挖掘算法，如Apriori算法，采用单一的最小支持度阈值来筛选频繁项集。该方法基于一种假设，即数据集中各项的出现频率相对均匀，然而在现实世界中，这种假设往往难以成立。以零售行业的销售数据为例，日常用品如面包、牛奶等的销量通常较大，出现频率高；而