关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要用来发现大量数据中不同项目间的有趣关系，尤其是它们同时出现的频率。在关联规则挖掘中，“支持度”用来衡量一个规则出现的频率，而“置信度”则表示了当规则前件出现时，规则后件也出现的可信度。关联规则的知识点广泛应用于市场购物篮分析、生物信息学、网络流量分析等多个领域。
在超市、零售商等场合，商品之间的关联规则被广泛用于指导货架摆放、商品促销、库存管理等方面。例如，通过分析超市的交易记录，可以发现“面包”和“牛奶”经常一起被购买，因此可以将这两样商品放置在相邻的货架上，或者在牛奶的货架旁边放置面包，以此来促进销售。
关联规则挖掘中的“强关联规则”是指那些具有高支持度和高置信度的规则，它们表明了某些商品之间的购买关系非常紧密，对于商家来说，这些信息非常有价值。例如，如果发现某一特定品牌的啤酒和薯片经常一起被购买，那么商家就可以通过促销这个品牌啤酒的方式来带动薯片的销售，反之亦然。
此外，关联规则挖掘中还有一种被称为“提升度”的指标，它用来衡量关联规则的强度，即规则前件和后件同时出现的概率与两者各自独立出现概率的乘积之比。如果提升度大于1，则表示前件和后件之间存在正相关关系；如果小于1，则表示两者之间存在负相关；等于1则表示两者无关。
在本文献中，作者提出了一种新的数据挖掘方法，称为“qualified association rules”，它能够捕捉整个数据仓库中跨多个维度的相关性，而不像标准数据挖掘工具那样只关注数据的一个子集。这使得所得到的关联规则能够覆盖更广泛的数据背景和更丰富的业务场景。
数据仓库（Data Warehouse）是企业存储信息的中心，其中包含了大量显式和隐式反映客户行为模式、财务和商业实践、战略、专业知识等重要信息。数据仓库能够为企业决策提供支持，它通常包含了所有来自业务运营数据源的信息。因此，数据仓库是进行数据挖掘获取知识的最恰当和肥沃的数据来源。
数据挖掘（Data Mining）的过程旨在识别数据中有效的、新颖的、潜在有用的以及可理解的关联和模式。它使用了一系列形式化的方法和技术。数据挖掘的目标是将数据转换成信息，然后将信息转化为知识。它使企业能够发现数据中隐藏的模式，然后基于这些模式作出决策。
数据仓库中的数据通常以多维模型（Dimensional Model）的形式存在，这是因为多维模型可以更好地体现数据的聚合信息和层次结构，从而更方便地分析数据。关联规则挖掘与多维数据模型结合，可以更有效地进行跨维度的数据分析，从而揭示出数据中的潜在联系。
在数据挖掘中，数据库系统（Database Systems）作为数据存储和管理的基础，提供了多种查询和分析工具。数据仓库是数据库系统的一种特殊形式，专门设计用来进行决策支持。它通过收集、存储、管理和分析企业运营系统中的数据，为企业提供了一个信息汇总的平台。
知识发现（Knowledge Discovery）是数据挖掘的终极目标。在关联规则挖掘的上下文中，知识发现指的是通过挖掘过程发现商品之间的潜在关系，并将其转化为可以指导商业决策的知识。例如，如果某个关联规则显示，购买某种型号手机的顾客往往也会购买某种特定的手机保护壳，商家就可以据此调整产品推荐系统，向手机购买者推荐相应的保护壳。
关联规则在IT行业是一个非常重要的概念，不仅因为它涉及复杂的算法和技术，也因为它在实际商业决策中的巨大应用价值。通过关联规则挖掘，企业可以更好地理解客户需求、优化产品摆放和提高销售额。同时，关联规则还可以帮助企业发现产品之间潜在的搭配和捆绑销售机会，从而增强市场竞争力。
