基于事务数据表的关联规则挖掘技术研究的中期报告1.研究背景及意义关联规则挖掘是数据挖掘领域的一项重要技术，它可以发现数据中潜在的关联关系，如购买商品之间的关联、疾病症状之间的关联等。事务数据表是常用的数据类型，具有记录事务和事务项的特点，因此对事务数据表进行关联规则挖掘具有重要的应用价值和研究意义。2.研究进展目前，关联规则挖掘算法主要分为两类：基于Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是最早提出的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过一系列候选集的生成和剪枝来挖掘频繁项集，再根据频繁项集生成关联规则。FP-Growth算法则基于FP-Tree数据结构，在构建树的过程中对模式的支持度计数进行累计，从而更高效地挖掘频繁项集和关联规则。目前，对于事务数据表的关联规则挖掘，已经有很多研究成果。例如，有研究利用关联规则挖掘方法分析高频病例患者用药情况，从而提供个性化用药建议的解决方案。还有研究利用关联规则挖掘算法分析人类蛋白质复合物结构，预测蛋白质间的相互作用机制。3.研究计划及展望本研究的主要研究内容为：基于事务数据表的关联规则挖掘技术研究，主要包括以下几个方面：（1）对关联规则挖掘算法进行分析和比较，选择适合事务数据表的关联规则挖掘算法进行研究。（2）根据研究目的和数据特征，采用不同的关联规则评价指标对挖掘结果进行评估。（3）研究挖掘结果的可解释性，从而提高挖掘结果的实用性和应用价值。（4）应用案例研究，以购物篮数据为例，探究关联规则挖掘技术在实际应用中的效果。展望未来，可以通过结合自然语言处理技术和深度学习方法，进一步提高关联规则挖掘算法的效率和准确性，推进其在各个领域的应用，在实现数据价值最大化的道路上发挥更大作用。