关联规则挖掘算法都有哪些？

网友解答: 谢谢邀请！关于这个问题，如果用严格的专业术语来解释，比较枯燥，比较麻烦，也不容易被大多数人理解，因为它涉及到一定的数学集合知识。下面用我自己的语音，把我所理解的说给大家：所谓

谢谢邀请！

关于这个问题，如果用严格的专业术语来解释，比较枯燥，比较麻烦，也不容易被大多数人理解，因为它涉及到一定的数学集合知识。

下面用我自己的语音，把我所理解的说给大家：

所谓关联规则挖掘，简单理解：就是把比较复杂的、繁琐的、需要长时间去计算的问题，通过一定的规则，挖掘出满足这个条件的解决办法。

再简单说，它的意思就是：后面的是在前面的基础上推出来的，即“先验推导”。也就是说，二级的结果是在一级的基础上产生的；三级的结果是在二级的基础上产生的；四级的结果是在三级的基础上产生的；以此类推……

如果举例说明，我觉得它特别类似于《今日酷米》的推荐量，简直就是一模一样：

我们在酷米发布文章，首先由机器根据文章的标题、关键词等进行初步分类到各个领域，然后再看阅读量，如果阅读量达到一定数量，反馈给机器，机器就会进行下一轮推荐，继续扩散……，直到一定的时间，或者没有阅读量了才结束。

至于具体的计算，需要一定的程序。

以上是本人的理解，如有错误，敬请批评指正。

关联规则我们把他它划分一下，浅陋之见啊，一种是以渐进为原则，就像关联规则本身讲的逻辑嵌套，严格遵循外层函数的定义域就是内层函数的值域规则，超定义的一定要去掉。再一种关联为平行关联，类似于分型中的各个型，提取关键因子。还有一种取法清净经，我叫他清净关联，简单就是一清一静，数学简单理解就是最小质因，最大公约的一次次来就好。明白了这个，挖掘算法就不太难了吧。