不确图是一种用于复杂数据环境中的数学模型，用以描述不确定性和概率性质。在中，国内专家和学者详细探讨了不确图的概念、构建方法及其在实际应用中的多重用途。不确图的核心思想是通过图形结构描绘具有不确定性的数据关系，包括节点（代表实体）和边（表示实体间的关系），其中边的权重或存在可能性带有不确定性。这种模型能有效处理测量误差、数据不完整或主观知识等因素导致的不确定性。在数据挖掘领域，不确图应用广泛，能够发现潜在的关联规则和进行有效的聚类分析，即使在数据噪声和不精确性存在的情况下也能提取有用信息。此外，不确图在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域也有重要应用。