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基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术研究的综述报告
遗传算法是优化问题的常见解决方法之一，其可以用来解决复杂的组合优化问题，数据挖掘中的关联规则挖掘也是一种组合优化问题。遗传算法与关联规则挖掘结合的方法，也被称为遗传关联规则算法。
遗传关联规则算法主要包括以下步骤：初始化种群、选择算子、交叉算子、变异算子、适应度函数、终止条件。在初始化种群过程中，每个个体都代表一个关联规则的集合。在选择算子中，选出适应度高的个体作为下一代种群的父代。交叉算子用于交换两个遗传规则集合中的规则，生成新的规则集合。变异算子通过改变规则的属性或阈值来生成新的规则。适应度函数用于评估每个个体在当前环境中的适应度，因为适应度高的个体更有可能产生更优秀的关联规则。终止条件通常是迭代次数或达到特定的适应度。
与其他关联规则挖掘方法相比，遗传关联规则算法具有以下优点：
1.对于复杂的数据关系，遗传算法可以在全局范围内探索数据关系，生成更准确的关联规则。
2.遗传算法可以从大量的规则集合中筛选出最优秀的规则，这些规则往往能够反映数据关系的本质。
3.遗传算法可以通过改变规则中的阈值或属性来生成新的规则，从而可以探索更广的数据关系。
4.遗传算法能够解决拟合度问题，当规则集合适应度足够高时，可以有效避免过拟合现象。
然而，遗传关联规则算法也存在一些问题：
1.在大型数据集上，遗传算法需要耗费大量的计算资源和时间。
2.遗传算法需要大量手动调整参数，否则会影响算法的性能。
3.算法需要处理干扰项的问题，即在实际数据中可能存在与模型不匹配的干扰项，这些干扰项往往会影响算法的准确性。
总之，遗传关联规则算法是一种非常有用的数据挖掘技术。它可以用于处理大数据集，并发现更广泛的数据关系。在实际应用中，我们需要考虑算法的运行时间，优化参数设置，并尽可能排除干扰项，以获得更准确和有实际意义的关联规则。