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基于归并技术的时态关联规则挖掘方法研究
随着信息技术发展和数据量的不断增加，挖掘数据中隐藏的规律成为实现智能化决策和提高企业竞争力的重要手段。时态关联规则挖掘是数据挖掘中的一项关键技术，其可以引导商家调整经营策略，提高销售绩效，同时也能帮助科研人员从实验过程中发掘到更加深入的知识。
本文针对该问题，提出了一种基于归并技术的时态关联规则挖掘方法。该方法能够动态地分析数据中不同时间段的关联规则，从而挖掘出不断变化的模式。方法主要分为三个阶段：时态数据集的构造、归并算法的实现、关联规则挖掘过程。
具体而言，该方法首先将数据按照时间维度进行拆分构造出时态数据集，然后采用归并算法将不同时间段的数据进行合并，并通过按照一定规则进行去重、过滤等处理，得到最终的时态关联规则结果集。该方法具有以下优点：
首先，采用时态数据集的构建方式，能够反映数据随着时间变化的模式和趋势，从而更加精确地刻画出数据中隐藏的规律。
其次，采用归并算法进行数据合并处理，节省数据存储空间和数据处理时间，能够更快速地获得最终结果。
最后，合适的过滤规则和去重策略能够有效地减少非实际含义的关联规则，提高挖掘结果的准确性。
基于该方法，我们对销售数据进行了实验，结果表明该方法能够有效地挖掘出不同时期之间的关联规则，对于商家来说，能够提供更为全面的销售情况分析，帮助他们更好地制定经营策略。
在未来的研究中，可以进一步增加考虑时态因素的数据处理方法，同时实现多维度、多时间维度间的数据挖掘，挖掘更为深入的知识。
综上，本文提出了一种基于归并技术的时态关联规则挖掘方法，其具有良好的效果和理论基础，能够帮助商家和科研人员更深入地探索数据中隐藏的模式和规律。