基于知识简约方法的Apriori算法优化与效能提升研究

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了各领域面临的关键挑战。数据挖掘作为一门多学科交叉的新兴技术，旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，它的出现为解决这一挑战提供了有力的工具。

关联规则挖掘作为数据挖掘中的一个重要研究方向，主要致力于发现数据集中不同项之间的有趣关系。这些关系能够帮助人们更好地理解数据的内在结构，发现隐藏的模式和规律，在众多领域有着广泛的应用。以零售业为例，通过分析顾