摘 要：随着计算机技术的飞速发展，快速增长的数据量与匮乏的信息量形成了鲜明的对比，要想从中挖掘出有价值的信息，就要对数据进行专业化处理。本文简单介绍了数据挖掘与关联规则，并采用关联规则算法对超市商品间的销售进行了分析，同时对关联规则算法(Apriori算法)进行了改进,并将基本算法与改进后的算法——AprioriTid算法、DHP算法、Partition算法进行了比较，改善了关联规则算法的缺陷，得到了一些有用的信息，将有利于提高超市的销售额，增强市场竞争力。

关键词：数据挖掘，关联规则，关联规则算法，AprioriTid算法，DHP算法，Partition算法

目录

摘要

Abstract

1 引言 5

1.1 研究的背景与现状 5

1.2 研究的必要性 5

1.3 论文的研究内容与结构 6

2 关联规则挖掘算法——Apriori算法 6

2.1 数据挖掘 6

2.2 关联规则 7

2.3 在超市消费关联性中的研究 8

3 对Apriori算法的改进14

3.1 AprioriTid算法14

3.2 DHP算法20

3.3 Partition算法23

4 算法对比23

5 总结与展期24

参考文献 25

致谢 26