【摘 要】
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大数据时代的到来使数据集技术得到了广泛的应用，与此同时数据量已呈现指数型增长。希望从纷繁复杂的数据中获取有趣的信息。关联规则挖掘正是一门能找出数据之间的关系和产生
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大数据时代的到来使数据集技术得到了广泛的应用，与此同时数据量已呈现指数型增长。希望从纷繁复杂的数据中获取有趣的信息。关联规则挖掘正是一门能找出数据之间的关系和产生有趣信息的技术。该算法对关联规则挖掘技术的发展做出了很大的贡献，但是该算法在处理大数据集时也存在着自身的缺点，以至于研究者对其进行了很多改进。 本文主要研究基于分界思想的关联规则挖掘相关算法探究，并对具有分界思想的粗糙集理论在关联规则挖掘算法中的应用进行了探究。从以下两个部份进行论述: 第一部分:分界思想用于项目邻接表 关联规则挖掘技术就是通过发现所有频繁项集来产生我们感兴趣的信息。本文结合前人提出的分界思想和项目邻接表结构，提出了自己的新观点，即用分界思想对项目邻接表的结构和所采用的向量内积算法进行了改进，并将称之为“类项目邻接表”这一改进的数据结构运用在关联规则的频繁项集挖掘的算法中具有可行性与优越性。 第二部分:属性约简器在关联规则挖掘中的探究 在掌握好分界思想与粗糙集之间联系的基础上，探究了粗糙集理论的属性约简在关联规则挖掘中的应用。通过对粗糙集的基础知识、决策表信息系统、属性的约简、属性的重要度等研究、三大核心属性约简算法分析，提出了属性约简器，并将新的关联规则挖掘算法与属性约简器运用于关联规则挖掘模型。
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