多最小支持度关联规则挖掘研究的综述报告.docx

多最小支持度关联规则挖掘研究的综述报告
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术，用于寻找数据集中项之间的相关性。关联规则挖掘可以应用于许多领域，如市场营销、电子商务、医疗保健等。但是，对于大数据集，挖掘过程需要处理大量的计算和存储，需要高效的算法和技术。多最小支持度关联规则挖掘(MMSR)是其中之一。
多最小支持度关联规则挖掘是指在数据集中寻找多个最小支持度的关联规则。这个概念最早在2009年被提出，由于MMSR可以发现更多的频繁项集和关联规则，因此受到了广泛关注。
一般来说，关联规则挖掘算法可以分为两步：频繁项集的发现和关联规则的产生。频繁项集是指数据集中某个项出现的频率达到设定阈值的项集，而关联规则则是指两个或多个项目之间存在关联性的规则。多最小支持度关联规则挖掘算法通过增加多个最小支持度的步骤，可以发现更多的频繁项集和关联规则，并提高挖掘算法的效率。
多最小支持度关联规则挖掘算法可以被视为单个最小支持度算法的一个扩展。在此算法中，支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，而最小支持度则是设定的阈值，用于过滤出频繁项集。增加多个最小支持度可以使算法发现更多的频繁项集和关联规则。
然而，多最小支持度关联规则挖掘算法也存在一些挑战。首先，如何选择多项最小支持度是一个决策点，需要考虑到计算资源的利用率和频繁项集的质量。同时，在许多情况下，MMSR算法比单个最小支持度算法计算成本更高，需要更多时间和存储空间。
目前，有许多算法已经被提出来实现MMSR算法。例如，基于预处理的MMSR算法可以在缩小数据集后提高挖掘效率，而基于分治的MMSR算法则可以在大数据挖掘中实现快速发现和处理。同时，许多研究人员也在研究如何优化MMSR算法，以提高算法的效率和可扩展性。
总的来说，多最小支持度关联规则挖掘算法是数据挖掘领域中的一个重要技术，在许多不同领域都有广泛应用。尽管该算法存在挑战，但随着技术和研究的不断发展，可以预计算法的性能将不断提高，为实现更好的关联规则挖掘提供更多的可能性。