通过建立条件模式库得到频繁集-数据挖掘概念、技术--关联1

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

许多重要的数据挖掘任务都建立在频繁模式挖掘的基础之上，涵盖关联、相关性、因果性等多个方面。这包括序列模式、空间模式、时间模式以及多维数据分析。频繁模式挖掘不仅在购物篮分析、交叉销售和直销中有广泛应用，还在点击流分析和DNA序列分析等领域展现出重要价值。

Apriori算法是一种用于数据挖掘的经典算法，其核心目标是发现数据集中频繁出现的项集以及学习部分关联规则。 算法特点： 迭代式方法： Apriori算法采用逐层迭代的方式，从单个频繁项开始，逐步生成更大的频繁项集。 支持度阈值： 通过设定最小支持度阈值，筛选出满足条件的频繁项集，有效控制结果数量。 关联规则生成： 基于频繁项集，Apriori算法可以推导出“一对多”或“多对一”形式的部分关联规则。 局限性： 无法处理多对多关联规则： Apriori算法目前版本仅支持生成一对多或多对一形式的关联规则，对于更复杂的多对多关联规则尚待改进。

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

为了提升在不确定数据集上频繁模式挖掘的效率，针对现有算法在判断是否需要创建子头表时计算量较大的问题，提出了近似挖掘策略AAT-Mine。该策略在损失少量频繁项集的基础上，显著提高了整体算法的挖掘效率。实验采用三个典型数据集对算法进行了测试，并与目前最优算法及典型算法进行了性能对比，结果表明AAT-Mine在时空效率上均有显著提升。

中南大学软件学院数据挖掘上机作业1，涉及频繁模式挖掘编程任务。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

假设 l1 和 l2 是频繁 (k-1)-项集集合 Lk-1 中的两个项集，li[j] 表示项集 li 的第 j 个项。为简化讨论，假设事务或项集中的项按字典序排序。在执行 Lk-1 和 Lk-1 的连接操作 (Lk-1 ∞ Lk-1) 时，只有当 Lk-1 中的两个元素满足前 (k-2) 个项相同的前提条件时，才能进行连接。