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多最小支持度下关联规则的深度剖析与实践探索.docx

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    多最小支持度下关联规则的深度剖析与实践探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，海量的数据蕴含着丰富的信息，如何从中提取有价值的知识成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了数据库、统计学、机器学习等多领域知识，致力于从大量数据中发现潜在的、有价值的模式和信息，为决策提供有力支持。

    关联规则挖掘作为数据挖掘中的一个重要分支，旨在揭示数据集中不同项目之间的潜在关联关系。其经典的应用场景如超市购物篮分析，通过挖掘顾客购买商品的记录，发现哪些商品经常被一起购买，从而帮助商家优化商品布局、制定营销策略，如将频繁关联的商品摆放在相邻位置，促进顾客

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