静态离散化在多维关联规则挖掘中的应用

AIGEP算法用于挖掘多维复杂关联规则，以处理具有丰富语义的复杂数据。介绍了CAR的概念，并重点阐述了AIGEP算法的主要工作，包括引入CAR模型、设计AIGEP算法和评估AIGEP算法的有效性。

在数据挖掘中，关联规则挖掘的形式化定义是指根据给定的数据集，发现其中频繁出现的物品组合。这一过程有助于揭示不同物品之间的关联关系和规律。通过分析大量数据，可以有效提取出这些潜在的关联，从而为后续决策和预测提供依据。

透视数据模式和相关性 预测消费者行为 制定有针对性的营销策略 识别潜在的交叉销售和追加销售机会 改善库存管理和供应链优化

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识，来指导煤矿安全预警工作，将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点，对数据进行了预处理后，采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统，用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后，就可以挖掘出关联规则。

多维关联规则挖掘是根据是否允许同一个维度重复出现，可分为维间的关联规则（不允许同一维度重复出现）和混合维关联规则（允许维度在规则的左右同时出现）。

利用抗体浓度和亲合度的选择策略，提出了一种克隆模拟退火遗传挖掘算法。该算法通过克隆操作产生新抗体，并对它们进行变异和克隆选择，以求得关联规则挖掘问题的最优解。

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，涉及多种技术和方法。讨论了关联规则挖掘，即从大型数据库中寻找项之间的有趣关联或频繁模式。关联规则通常表述为“如果事件A发生，那么事件B也可能发生”。挖掘包括从交易数据库中挖掘一维布尔形关联规则和多层次关联规则。在食品零售场景中，例如，“牛奶→面包”和“酸奶→黄面包”等多层次关联规则揭示了项目之间的关联。多层关联规则的挖掘通过自上而下的深度优先方法进行，控制规则的数量可以通过支持度递减策略来实现。此外，文档讨论了数据挖掘查询的逐步精化策略，以在速度和精度之间找到平衡。空间关联规则挖掘中的两步算法也有所涉及，首先进行粗略的空间计算，然后用细致的算法进行精化。关联规则挖掘为企业决策和市场分析提供有价值的洞察。

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。