王大勇，李 丽，张 蕾，孙时光

(1.辽宁大学创新创业学院，辽宁 沈阳 110036；2.东北师范大学物理学院，吉林 长春 130024)

0 引言

随着大数据时代的到来，对数据和数据之间的关联关系进行深度挖掘和处理就显得尤为重要，数据之间的关联关系是大数据中待挖掘的一类重要信息.关联是指变量的数值中有2个或2个以上存在一定的规律，可以通过关联分析挖掘出数据中的关联关系.关联分为简单关联、时序关联和因果关联.关联规则挖掘过程一般先从数据集合中找出所有的高频项目组，再由高频项目组产生关联规则.

1993年，Agrawal等首先提出了挖掘关联规则问题，并对顾客交易数据库中项集之间的关联规则挖掘问题进行研究，此后基于关联规则的挖掘问题的研究逐步推广，并吸引了大量的科研人员投入到该项研究中.关联规则挖掘是大数据研究的一个重要课题.目前，关联规则挖掘技术主要集中在金融行业以及电子商务中.

Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，广泛应用于多个领域中，包括商业金融、网络安全、高校管理、移动通讯等.Apriori算法的实现包括3个阶段：第1阶段利用递推方法找出所有的频集，这些项集出现的频繁性要大于等于预定义的最小支持度；第2阶段由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度；第3阶段产生只包含集合项的所有规则.由该思想生成的规则均大于用户给定的最小可信度.

Apriori算法虽……