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基于概念格的关联规则挖掘方法的研究的综述报告
概念格是一种用来描述对象集合之间关系的数学模型，它由德国数学家B.Ganter和R.Wille在20世纪80年代初提出。在数据挖掘领域中，基于概念格的关联规则挖掘方法被广泛使用。该方法利用概念格模型来处理交易数据库，从而挖掘出频繁的项集和关联规则。本文将对基于概念格的关联规则挖掘方法进行综述。
一、概念格模型
概念格模型将对象集合分成不同的层次，每一层都对应一个概念，而概念之间的包含关系可以用一个完整的格子来表示。格子的上边和下边分别代表了包含与被包含的关系。
二、基于概念格的关联规则挖掘方法
基于概念格的关联规则挖掘方法主要分为以下几步骤：
1.构建概念格：将原始的数据集转化成某种格式，并建立符号化表示。然后，根据符号化表示的对象之间的关系，建立概念格模型。
2.挖掘频繁项集：从概念格模型中挖掘出频繁项集。该步骤可以采用包括高级主成分分析方法、贪心算法、Apriori算法等。
3.生成关联规则：根据频繁项集，可以生成多种关联规则，计算每条规则满足支持度和置信度等指标。
4.评估和过滤关联规则：对生成的关联规则进行评估和过滤，筛选出可行的关联规则。
三、概念格的应用
基于概念格的关联规则挖掘方法已经在各个领域得到了广泛的应用，其中最典型的就是在企业经营决策方面的应用。通过对企业的销售数据挖掘，可以帮助企业发现隐蔽的销售规律，提高经营效率。在医学、图像识别、云计算等领域也有广泛的应用。
四、结论
本文综述了基于概念格的关联规则挖掘方法，并介绍了其在各个领域的应用。它是一种强大的数据挖掘工具，有着广泛的应用前景，但同时也存在着一些问题，例如挖掘结果的可解释性不够好以及挖掘速度较慢等问题，这些问题需要进一步研究和解决。在今后的工作中，可以加强对该方法的研究，开发更加高效的实现方式，使其在更多的领域发挥重要作用。