关联规则挖掘是数据挖掘中非常关键的领域，最初是在分析大型交易数据时提出的，用于寻找顾客购物篮中商品间的关联性。在用户访问日志挖掘领域，这一技术的应用目标是发现用户访问网站页面之间的相关性，进而为网站管理者提供改进网站设计的依据，提升服务质量。关联规则在Web日志挖掘中的应用具有重要的现实意义，它能够帮助管理者了解用户访问模式，优化网站结构，增强用户体验。
关联规则挖掘的核心是关联规则和频繁项集的概念。在关联规则挖掘中，数据项是指事务中出现的单个项目，而数据项集则是由若干数据项组成的集合。事务是数据项集的子集，可以理解为一次交易或一次用户的访问行为。关联规则是形如X => Y的蕴含式，表示在事务数据库中，X和Y的出现具有一定的关联性。支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个关键指标，支持度反映了关联规则中项集在整个事务集中的出现频率，而置信度则反映了在包含X的事务中同时也包含Y的概率。
频繁项集是满足最小支持度阈值的项集，是关联规则挖掘的基础。找到频繁项集后，就可以基于这些频繁项集构建强关联规则。强关联规则是指同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则。挖掘频繁项集的过程一般分为两个步骤：首先通过连接操作生成候选项集，然后通过剪枝操作去除那些不可能成为频繁项集的候选项集。
本文提到的Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，用于发现频繁项集。Apriori算法采用迭代方法，通过逐层搜索频繁项集，每次通过连接和剪枝操作找到更大长度的频繁项集。然而，Apriori算法存在一些不足，比如需要多次扫描数据库，并且当项集数量很大时，候选项集会非常庞大，导致效率下降。
文章提到的改进方法，应是针对Apriori算法的局限性，比如减少了数据库的扫描次数，优化了候选项集的生成和剪枝过程，从而提高了算法的效率。具体的技术实现可能涉及了更高效的数据库索引、事务数据结构优化，或者是引入了其他的启发式或优化算法来辅助频繁项集的挖掘。
文章摘要中还提到了算法实现后通过实验测试表明改进后的算法具有更好的效率，但具体内容并未提供。可以推测，实验可能包含了对算法在处理大规模Web日志数据时的性能测试，比较了算法改进前后的处理速度、准确性以及资源消耗等性能指标。
对于这篇文章的研究内容，从事数据挖掘和Web日志分析的专家和工程师来说，是非常值得关注的。这不仅因为关联规则挖掘能够带来实际的商业价值和用户体验的提升，也因为算法的效率直接影响到了数据处理的速度和成本。而且，随着互联网的迅速发展和大数据技术的广泛应用，对Web日志挖掘的需求和应用场景也在不断拓展，从而推动了关联规则挖掘技术的不断进步和创新。
