基本信息

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文档摘要

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基于位组合的线性表频繁项集挖掘算法：原理、实现与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据正以前所未有的速度增长，这些海量数据蕴含着丰富的信息和知识，对其进行有效的分析和利用成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门从海量数据中发现潜在模式、关系和知识的技术，应运而生并迅速发展，在商业智能、医疗健康、金融风险预测、社交网络分析等诸多领域发挥着重要作用，帮助人们做出更明智的决策，推动各行业的创新与发展。

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向，旨在发现数据集中项之间的有趣关联关系。例如，在超市购物篮分析中，通过关联规则挖掘可以发现哪些商品经常被同时购买，从而为商家的商品