第一章數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則算法概述第二章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的優(yōu)化方法第三章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用場(chǎng)景第四章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的評(píng)估指標(biāo)第五章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)研究第六章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的未來發(fā)展方向01第一章數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則算法概述第1頁數(shù)據(jù)挖掘的興起與應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘的背景與意義數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的數(shù)據(jù)價(jià)值關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在商業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的興起與應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的興起源于互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，使得全球每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到ZB級(jí)別。以沃爾瑪每日處理數(shù)百萬筆交易為例，傳統(tǒng)分析方法難以快速揭示顧客購買行為模式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過分析超市購物籃數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)啤酒與尿布的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法、分類算法等，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是最廣泛應(yīng)用的之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)系，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。例如，在電商領(lǐng)域，通過分析用戶瀏覽路徑，發(fā)現(xiàn)'購買A產(chǎn)品后30%的用戶會(huì)購買B產(chǎn)品'的關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，包括電商推薦、欺詐檢測(cè)、客戶流失預(yù)測(cè)、產(chǎn)品交叉銷售等。以天貓超市為例，通過分析用戶購買數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)'購買米油的顧客中有38%會(huì)購買嬰兒濕巾'的關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)商品組合推薦。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，如Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架。這些技術(shù)使得數(shù)據(jù)挖掘能夠在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行高效處理，為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的決策支持。未來，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將更加智能化，能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，為企業(yè)提供更全面的決策支持。第2頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本表達(dá)式頻繁項(xiàng)集生成與關(guān)聯(lián)規(guī)則生成支持度、置信度與提升度第2頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本表達(dá)式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟頻繁項(xiàng)集生成與關(guān)聯(lián)規(guī)則生成關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)支持度、置信度與提升度第2頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如'A→B'的表達(dá)式，其中A是規(guī)則的前件集，B是規(guī)則的后件集。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘包含三個(gè)主要步驟：頻繁項(xiàng)集生成、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成和規(guī)則評(píng)估。頻繁項(xiàng)集生成：找出數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)頻率超過預(yù)設(shè)閾值的項(xiàng)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則生成：從頻繁項(xiàng)集中生成所有可能的非空項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則評(píng)估：評(píng)估生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度和顯著性。支持度：衡量項(xiàng)集在所有交易中的出現(xiàn)頻率。置信度：衡量包含前件的交易中包含后件的概率。提升度：衡量規(guī)則關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度，值大于1表示正向關(guān)聯(lián)。02第二章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的優(yōu)化方法第3頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的效率優(yōu)化掃描優(yōu)化并行計(jì)算內(nèi)存優(yōu)化減少數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)加速挖掘過程減少內(nèi)存消耗第3頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的效率優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的效率優(yōu)化是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘的重要課題。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率問題逐漸凸顯。以阿里巴巴雙11購物節(jié)數(shù)據(jù)為例，其交易數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB級(jí)別，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法難以在合理時(shí)間內(nèi)完成挖掘任務(wù)。為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，研究人員提出了多種優(yōu)化方法。掃描優(yōu)化通過減少數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)來提升效率，例如采用多階段過濾策略。在分析沃爾瑪歷史交易數(shù)據(jù)時(shí)，多階段掃描算法將Apriori的掃描次數(shù)從10次減少到3次，同時(shí)保持99.8%的頻繁項(xiàng)集發(fā)現(xiàn)率。并行計(jì)算通過將數(shù)據(jù)分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)來加速挖掘過程。例如，在分析京東物流數(shù)據(jù)時(shí)，HadoopMapReduce并行化算法將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)間從8小時(shí)縮短到45分鐘。內(nèi)存優(yōu)化通過減少算法的內(nèi)存消耗來提升效率，例如采用位操作壓縮算法。在分析美團(tuán)外賣配送數(shù)據(jù)時(shí)，位操作壓縮算法將頻繁項(xiàng)集列表的內(nèi)存占用降低到原始大小的1/5。此外，索引技術(shù)通過建立數(shù)據(jù)索引來加速關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程。例如，在分析天貓訂單數(shù)據(jù)時(shí)，倒排索引技術(shù)將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的查詢時(shí)間從秒級(jí)縮短到毫秒級(jí)。這些優(yōu)化方法不僅能夠提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，還能夠降低算法的復(fù)雜度，使得關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)更加實(shí)用。第4頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的內(nèi)存優(yōu)化前綴樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)基于索引的優(yōu)化減少重復(fù)存儲(chǔ)降低內(nèi)存占用加速數(shù)據(jù)訪問第4頁關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的內(nèi)存優(yōu)化前綴樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化減少重復(fù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)降低內(nèi)存占用基于索引的優(yōu)化加速數(shù)據(jù)訪問03第三章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用場(chǎng)景第5頁電商領(lǐng)域的購物籃分析購物籃分析的基本概念購物籃分析的應(yīng)用案例購物籃分析的商業(yè)價(jià)值發(fā)現(xiàn)顧客購買行為模式啤酒與尿布的關(guān)聯(lián)規(guī)則提升銷售額與顧客滿意度第5頁電商領(lǐng)域的購物籃分析電商領(lǐng)域的購物籃分析是關(guān)聯(lián)規(guī)則最經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景。購物籃分析通過分析顧客的購買行為，發(fā)現(xiàn)顧客購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品組合、提升銷售額和顧客滿意度。以亞馬遜的"購買A商品的用戶中有35%會(huì)購買B商品"推薦為例，該規(guī)則幫助亞馬遜提升銷售額15%。以京東超市訂單數(shù)據(jù)為例，購物籃分析發(fā)現(xiàn)"購買洗發(fā)水的用戶中有42%會(huì)同時(shí)購買護(hù)發(fā)素"的關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)商品組合推薦。購物籃分析的商業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，通過發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，企業(yè)可以優(yōu)化產(chǎn)品組合，提高交叉銷售率。例如，在分析天貓超市數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)"購買米油的顧客中有38%會(huì)購買嬰兒濕巾"的關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)可以將這些商品放在一起推薦，提高交叉銷售率。其次，購物籃分析可以幫助企業(yè)提升顧客滿意度。例如，在分析沃爾瑪貨架數(shù)據(jù)時(shí)，將尿布和啤酒放在相鄰位置，使相關(guān)商品銷量提升20%。最后，購物籃分析可以幫助企業(yè)優(yōu)化營銷策略。例如，在分析京東訂單數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)"購買家電的用戶中有35%會(huì)同時(shí)購買家居用品"的關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)可以針對(duì)這些顧客進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，提高營銷效果。第6頁金融服務(wù)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制反欺詐應(yīng)用客戶流失預(yù)測(cè)產(chǎn)品交叉銷售識(shí)別異常交易模式分析客戶行為關(guān)聯(lián)模式分析客戶購買關(guān)聯(lián)模式第6頁金融服務(wù)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制反欺詐應(yīng)用識(shí)別異常交易模式客戶流失預(yù)測(cè)分析客戶行為關(guān)聯(lián)模式產(chǎn)品交叉銷售分析客戶購買關(guān)聯(lián)模式04第四章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的評(píng)估指標(biāo)第7頁關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本評(píng)估指標(biāo)支持度與置信度提升度與杠桿度基于互信息的評(píng)估方法衡量項(xiàng)集與規(guī)則的頻繁程度衡量規(guī)則關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度衡量數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間的相關(guān)程度第7頁關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本評(píng)估指標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估主要關(guān)注兩個(gè)核心指標(biāo)：支持度(support)和置信度(confidence)。支持度衡量項(xiàng)集在所有交易中的出現(xiàn)頻率，例如，在分析京東訂單數(shù)據(jù)時(shí)，項(xiàng)集{筆記本電腦,鼠標(biāo)}的支持度為3%（在1000筆訂單中出現(xiàn)30次）。置信度衡量包含前件的交易中包含后件的概率，例如，在分析天貓交易數(shù)據(jù)時(shí)，規(guī)則{筆記本電腦}→{鼠標(biāo)}的置信度為85%（在購買電腦的200筆訂單中有170筆購買了鼠標(biāo)）。除了基本評(píng)估指標(biāo)外，提升度(lift)和杠桿度(leverage)也是重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。提升度衡量規(guī)則關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度，值大于1表示正向關(guān)聯(lián)。例如，在分析蘇寧易購數(shù)據(jù)時(shí)，規(guī)則{洗衣機(jī)}→{洗衣液}的提升度為1.8，表明購買洗衣機(jī)的用戶購買洗衣液的傾向是隨機(jī)用戶的1.8倍。杠桿度衡量規(guī)則關(guān)聯(lián)的顯著性，值大于0表示正向關(guān)聯(lián)。例如，在分析京東訂單數(shù)據(jù)時(shí)，規(guī)則{電視}→{空調(diào)}的杠桿度為0.12，表明該關(guān)聯(lián)顯著存在，而{-電視}→{-空調(diào)}的杠桿度為-0.08，表明兩者呈負(fù)向關(guān)聯(lián)?；バ畔?mutualinformation)提供了一種更全面的關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估方法，衡量兩個(gè)事件出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性程度。例如，在分析百度搜索數(shù)據(jù)時(shí)，查詢"電腦"和"價(jià)格"的互信息為0.65，表明兩者存在顯著關(guān)聯(lián)?；诨バ畔⒌脑u(píng)估可以處理多值數(shù)據(jù)，例如，在分析攜程用戶搜索數(shù)據(jù)時(shí)，通過將航班價(jià)格分為"經(jīng)濟(jì)艙"、"中艙"、"商務(wù)艙"三個(gè)等級(jí)，發(fā)現(xiàn)"購買經(jīng)濟(jì)艙的用戶中有45%會(huì)繼續(xù)購買酒店"的關(guān)聯(lián)規(guī)則，互信息為0.72。第8頁關(guān)聯(lián)規(guī)則的復(fù)雜場(chǎng)景評(píng)估時(shí)間關(guān)聯(lián)分析地域關(guān)聯(lián)分析多維度關(guān)聯(lián)分析引入時(shí)間維度進(jìn)行評(píng)估引入地理位置維度進(jìn)行評(píng)估融合多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估第8頁關(guān)聯(lián)規(guī)則的復(fù)雜場(chǎng)景評(píng)估時(shí)間關(guān)聯(lián)分析引入時(shí)間維度進(jìn)行評(píng)估地域關(guān)聯(lián)分析引入地理位置維度進(jìn)行評(píng)估多維度關(guān)聯(lián)分析融合多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估05第五章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)研究第9頁基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用注意力機(jī)制的作用深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比建模數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)系動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)重要性提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果第9頁基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法深度學(xué)習(xí)技術(shù)為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提供了新的思路。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過建模數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)系來增強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)能力。例如，在分析微博社交數(shù)據(jù)時(shí)，GNN模型發(fā)現(xiàn)'共同好友超過10名的用戶中有68%會(huì)互相點(diǎn)贊'的關(guān)聯(lián)規(guī)則，該規(guī)則傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)。注意力機(jī)制通過動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)重要性來優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則生成。例如，在分析抖音用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)，注意力增強(qiáng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型發(fā)現(xiàn)'關(guān)注同一KOL的用戶中有42%會(huì)互相評(píng)論'的關(guān)聯(lián)規(guī)則，該規(guī)則比傳統(tǒng)方法發(fā)現(xiàn)的相關(guān)規(guī)則更準(zhǔn)確。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比表明，深度學(xué)習(xí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，從而提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果。例如，在分析電商平臺(tái)訂單數(shù)據(jù)時(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型發(fā)現(xiàn)'購買電腦的用戶中有55%會(huì)同時(shí)購買電腦包'的關(guān)聯(lián)規(guī)則，該規(guī)則比傳統(tǒng)方法發(fā)現(xiàn)的相關(guān)規(guī)則更全面。第10頁基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)模型探索-開發(fā)策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比定義挖掘過程優(yōu)化規(guī)則生成提升挖掘效率與效果第10頁基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)模型定義挖掘過程探索-開發(fā)策略優(yōu)化規(guī)則生成強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比提升挖掘效率與效果第11頁基于知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)規(guī)則擴(kuò)展實(shí)體關(guān)系建模語義相似度計(jì)算知識(shí)圖譜與傳統(tǒng)方法的對(duì)比擴(kuò)展規(guī)則語義引入知識(shí)圖譜中的語義關(guān)系提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果第11頁基于知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)規(guī)則擴(kuò)展實(shí)體關(guān)系建模擴(kuò)展規(guī)則語義語義相似度計(jì)算引入知識(shí)圖譜中的語義關(guān)系知識(shí)圖譜與傳統(tǒng)方法的對(duì)比提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果第12頁基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘跨模態(tài)特征提取多模態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則生成多模態(tài)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比提取不同模態(tài)數(shù)據(jù)的共享特征融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果第12頁基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘跨模態(tài)特征提取提取不同模態(tài)數(shù)據(jù)的共享特征多模態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則生成融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式多模態(tài)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比提升關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)效果06第六章關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的未來發(fā)展方向第13頁面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分布式挖掘框架數(shù)據(jù)流處理技術(shù)算法優(yōu)化策略加速挖掘過程實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流提升挖掘效率第13頁面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘面臨新的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率問題逐漸凸顯。以阿里巴巴雙11購物節(jié)數(shù)據(jù)為例，其交易數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB級(jí)別，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法難以在合理時(shí)間內(nèi)完成挖掘任務(wù)。為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，研究人員提出了多種優(yōu)化方法。分布式挖掘框架通過將數(shù)據(jù)分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)來加速挖掘過程。例如，基于ApacheSpark的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘框架將挖掘時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短到分鐘級(jí)。在分析騰訊云訂單數(shù)據(jù)時(shí)，分布式框架使挖掘效率提升5倍。數(shù)據(jù)流處理技術(shù)通過實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流來發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，基于Flink的數(shù)據(jù)流處理框架使關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的延遲降低到100ms以內(nèi)。算法優(yōu)化策略通過改進(jìn)算法設(shè)計(jì)來提升挖掘效率。例如，采用位操作壓縮算法。在分析美團(tuán)外賣配送數(shù)據(jù)時(shí)，位操作壓縮算法將頻繁項(xiàng)集列表的內(nèi)存占用降低到原始大小的1/5。這些優(yōu)化方法不僅能夠提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，還能夠降低算法的復(fù)雜度，使得關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)更加實(shí)用。第14頁面向小數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘異常檢測(cè)優(yōu)化處理小數(shù)據(jù)集處理不確定性數(shù)據(jù)識(shí)別異常關(guān)聯(lián)模式第14頁面向小數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘處理小數(shù)據(jù)集模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘處理不確定性數(shù)據(jù)異常檢測(cè)優(yōu)化識(shí)別異常關(guān)聯(lián)模式第15頁面向隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘差分隱私技術(shù)同態(tài)加密技術(shù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)添加噪聲保護(hù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)隱私第15頁面向隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘差分隱私技術(shù)添加噪聲保護(hù)數(shù)據(jù)隱私同態(tài)加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私第