数据挖掘中关联规则的频繁项集研究及算法设计

摘要

关联规则挖掘其主要研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律与数据间的联系.关联规则挖掘算法主要目的是从事务数据集项间挖掘出有意义的关联关系.Apriori算法是关联规则挖掘算法中最经典的方法.由Aptiori算法产生的候选项集仍是巨量的.通过对Apriori算法中的候选项集支持频度的深入研究总结五条规律,并将这五条规律应用到Apriori算法中.