4、数据挖掘中的关联规则技术解析

数据挖掘中的关联规则技术解析

1. 数据挖掘研究背景与挑战

在 1997 年 7 月的芝加哥、1997 年 3 月的拉霍亚以及 1998 年 2 月，一群研究人员聚在一起，探讨了数据挖掘、数据密集型计算的现状，以及未来面临的机遇和挑战。他们的讨论重点集中在挖掘大型、海量和分布式数据集上。

近年来，已经开发出了许多数据挖掘系统。由于数据库中收集了大量的数据，并且有必要理解这些数据并在决策中充分利用它们，这种研发趋势预计将持续繁荣，这也成为了数据挖掘的驱动力。

然而，数据的多样性、数据挖掘任务以及数据挖掘方法带来了许多具有挑战性的研究问题。对于数据挖掘研究人员、数据挖掘系统和应用开发者来说，重要的任务包括：
- 为数据中的模式建立强大的表示方法；
- 设计数据挖掘语言；
- 开发高效且有效的数据挖掘方法和系统；
- 探索用于挖掘多数据库、小型数据库和其他特殊数据库的高效技术；
- 构建交互式和集成的数据挖掘环境；
- 应用数据挖掘技术解决大型应用问题。

此外，随着计算机化程度的提高，数据挖掘的社会影响不可低估。当从不同角度对大量相互关联的数据进行有效分析时，可能会对保护数据安全和防止隐私侵犯的目标构成威胁。开发有效的技术来防止在数据挖掘中泄露敏感信息是一项具有挑战性的任务，特别是在数据挖掘系统在从商业分析、客户分析到医学和政府等领域的使用迅速增加的情况下。

2. 关联规则基础概念

关联规则挖掘可以正式定义如下：
- 项与项集 ：$I = {i_1, i_2, \cdots, i_m}$ 是一组文字或项。例如，商店中