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文档摘要

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数据库加权频繁项集挖掘算法：演进、挑战与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆发式增长，数据挖掘作为从海量数据中提取潜在有用信息和知识的关键技术，在众多领域得到广泛应用。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要分支，主要致力于发现数据集中项集之间的关联关系，其核心任务之一是频繁项集挖掘。传统的频繁项集挖掘算法假设所有项目具有相同的重要性，然而在实际应用中，不同项目对用户或业务的重要程度往往存在显著差异。例如在电商领域，高价值商品与低价值商品对商家利润的贡献不同；在医疗领域，不同症状对疾病诊断的重要性也不尽相同。这种差异使得传统频繁项集挖掘算法在处理复杂现实问题