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数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用
标题：数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用
摘要：
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个领域中的重要工具。在数据挖掘中，关联规则挖掘是一个重要的研究方向。本论文将从关联规则挖掘的定义、研究方法和应用领域等方面展开阐述，旨在对该领域的研究进展和应用价值进行深入探讨。
关键词：数据挖掘、关联规则挖掘、定义、研究方法、应用领域
1.引言
数据挖掘是从大规模数据集中寻找隐藏在其中的模式和关系的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘中的一种重要技术，可以通过发现事物之间的相关性来提供有价值的信息，广泛应用于市场分析、销售推荐、网络安全、医学诊断等领域。本章将介绍关联规则挖掘的背景意义及研究的目的。
2.关联规则挖掘的定义和基本概念
-关联规则挖掘的定义
-支持度和置信度
-频繁项集和关联规则
3.关联规则挖掘的研究方法
-Apriori算法
-FP-Growth算法
-Eclat算法
-基于模式增长的方法
4.关联规则挖掘的应用领域
-市场篮子分析
-交叉销售推荐
-网络安全分析
-医学诊断与预测
5.关联规则挖掘方法的比较和改进
-基于改进的算法
-基于并行计算的算法
-基于深度学习的方法
6.关联规则挖掘的挑战与未来发展趋势
-数据规模和隐私保护
-多源数据融合
-流数据的实时分析
-关联规则与其他数据挖掘方法的结合
7.结论
总结关联规则挖掘的定义、研究方法和应用领域，并对其未来发展趋势进行展望。数据挖掘技术的不断进步为关联规则挖掘提供了更加广阔的应用空间，但同时也带来了更多的挑战和问题，需要进一步深入研究和改进。
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