基本信息

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文档摘要

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基于频繁模式树的关联法则挖掘算法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据正以前所未有的速度增长，各领域积累的数据规模庞大且复杂。数据挖掘作为一门从海量数据中发现潜在、有价值信息的交叉学科，融合了数据库技术、机器学习、统计学等多领域知识，在学术界和工业界均得到广泛关注与深入研究。

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究方向，旨在发现数据集中不同项之间的潜在关联关系。以超市购物篮分析为例，通过关联规则挖掘，能够发现诸如“购买啤酒的顾客通常也会购买薯片”这样的隐藏关系，这对超市的商品摆放、促销活动制定等商业决策有着重大意义。关联规则挖掘的基本任务是找出数