目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式，而多关系数据挖掘（MRDM）则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题，它不仅有更强的信息表示能力，可以表示和发现更复杂的模式，还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来，借鉴归纳逻辑程序设计（ILP）技术，已经形成许多多关系数据挖掘方法，如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。

用Python实现了FP-Growth频繁模式挖掘，文件中包含完整程序和测试数据。之前我还以为代码量相对较大，最后写完了发现只有一百多行，所以理解起来也相对容易

使用约束的必要性 在数据挖掘中常使用的几种约束： 知识类型约束：指定要挖掘的知识类型 如关联规则 数据约束： 指定与任务相关的数据集 Find product pairs sold together in Vancouver in Dec.’98. 维/层次约束:指定所用的维或概念结构中的层 in relevance to region, price, brand, customer category. 规则约束：指定要挖掘的规则形式(如规则模板) 单价 (price $200). 兴趣度约束：指定规则兴趣度阈值或统计度量 如 (min_support ? 3%, min_confidence ? 60%).

数据挖掘实验 实验指导书 决策树模型 线性回归模型 关联规则 贝叶斯分类 共4个实验.pdf

关联规则的matlab代码数据挖掘（ID2222）-家庭作业 我们实现了基于Jaccard相似度的文本相似文档的查找阶段，使用了混叠，最小散列和局部敏感哈希（LSH）技术以及相应的算法。 我们实现了Apriori算法，用于在销售交易数据集中查找支持至少为“ s”的频繁项目集。 我们还实现了奖励部分，该部分需要实现一种算法，该算法用于生成在销售交易数据集中使用Apriori算法发现的频繁项目集之间的关联规则，这需要至少's'和至少'c'的支持，其中给出“ s”和“ c”作为输入参数。 我们在论文“使用HyperBall进行几何中心的核心计算：数百个十亿个节点及以上”中实现了称为HyperLogLog的Flajolet-Martin算法，并在本文中实现了利用HyperLogLog算法来实现的称为HyperBall的图形算法。计算中心性。 我们研究，实施和测试了光谱图聚类算法，如Andrew Y. Ng，Michael I.Jordan，Yair Weiss的论文“关于光谱聚类：分析和算法”中所述。 使用我们的K特征向量算法的实现，我们分析了两个样本图。 1）。 真实图形“ example1

Apriori关联规则在中医证型中的应用，有对应数据及说明文档，可以运行

一种基于关联规则的超市购物篮分析方法.pdf ，对于大家学习关联规则还是有好处的

#Python中的关联规则挖掘 文件描述： apriori.py：apriori算法的Python实现。 此代码读取用户指定的事务数据库文件，并根据用户指定的支持和置信度值生成频繁的项目集和关联规则。 DataSetx.txt：（x：1,2,3,4,5）五个不同的包含事务的数据集文件。 用法： 修改apriori.py的第14行，并指定要使用的数据集文件的名称。 从命令行运行程序：python apriori.py 出现提示时，以百分比形式提供支持和置信度值 生成频繁的项目集和关联规则

第5章 关联规则

Web数据挖掘综述3篇 分类数据挖掘综述及应用 关联规则数据挖掘综述 基于Web数据挖掘的综述 离群数据挖掘综述 流数据挖掘综述 流数据挖掘综述 时间序列数据挖掘综述 数据挖掘综述6篇 物流管理数据挖掘综述 医学数据挖掘综述