现有的关联规则挖掘算法专注于频繁集搜索，在设定支持度和置信度时存在较大偶然性，不利于精确控制；同时未能全面反映数据整体的相关性。为了克服这些问题，引入了非线性相关的概念，用于各种类型规则的挖掘，无需人工设定参数，显著提升了规则发现的效果。