南京工业大学浦江学院 圣文顺 张林慧

导语：在信息化时代背景下，信息成为社会发展的重要推动力，数据则演变为人们社会行为规律分析与挖掘的基础载体。数据挖掘是指从海量数据中挖掘出更有价值的信息元素，并运用关联规则将事物紧密联系，分析预测人们的后续行为。本文围绕数据挖掘这一主题，研究Apriori算法在数据挖掘中的应用，从数据挖掘的基本概念、Apriori算法简介及该算法在数据挖掘中的应用三个方面进行论述，结合实例推演数据关联规则的产生及Apriori算法的具体应用过程。

当今社会已进入大数据时代，数据渗透在生活的每一个角落，数据之间存在有趣的关联。业界人士对数据挖掘的关注度大幅度上升，数据挖掘使业务更加智能，使信息更加可靠，种种现象表明数据也是生产力。清楚数据挖掘的基本概念是关联规则的首要任务，Apriori算法是寻找数据中频繁项集的有力武器，落实Apriori算法是对数据挖掘的应用夯实。由此，本文对数据关联规则作出了详细的介绍，给出了关于Apriori算法的应用实例。

1.数据挖掘的基本概念

通过大量数据的收集和存储，运用关联规则挖掘出数据各项之间的联系或关联，得到相关信息，从而得出数据也是生产力。因此，我们需要了解关于数据挖掘的几个基本概念。

（1）项、项集与事务

项（Item）是数据中的最小单位；某几个项的集合称为事务（T），每个事务有一个关键字属性，称为事务号（或交易号），由此区分数据库中的各个事务；……