关联规则挖掘综述

• 作者: 朱喜梅
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 频繁项集
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 36-37
• 页数: 2页
• 分类号: TP311

摘要

关联规则挖掘则是数据挖掘中最重要的分支之一。它着重研究大量数据中项集之间有趣的关联或相关关系，一个典型的例子就是购物篮分析。该过程可以分析出哪些商品顾客倾向于在一起购买，从而可以为商店经理提供比较好的商店布局方式。例如，通过分析，我们发现，顾客在购买了一台计算机以后，一般都会去购买财务管理软件，那么我们就可以把计算机和财务管理软件放在比较近的位置，以增加销售量。这里主要介绍了关联规则挖掘的经典算法，Apriori算法，同时给出了关联规则中的基本概念，然后分析了算法的运行效率。提出了改进的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱喜梅	同济大学软件学院	2	13	1.0	2.0