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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Sequence
Mining：关联规则学习基础理论
1 绪论
1.1 关联规则学习的定义
关联规则学习是一种在大数据集中发现有趣的关系或关联模式的机器学习
方法。这种方法主要用于市场篮子分析、推荐系统、以及任何需要理解不同项
目之间关系的场景。关联规则学习的目标是从交易数据库中找出所有可能的关
联规则，这些规则能够描述数据集中不同项目之间的统计相关性。
1.2 关联规则学习的应用场景
1.2.1 市场篮子分析
在零售业中，通过分析顾客的购买行为，可以发现哪些商品经常一起被购
买，从而优化商品布局，设计更有效的促销策略。
1.2.2 推荐系统
关联规则学习可以用于推荐系统，通过分析用户的历史行为，预测用户可
能感兴趣的产品或服务，提高用户满意度和转化率。
1.2.3 医疗诊断
在医疗领域，关联规则学习可以帮助识别疾病与症状之间的关联，辅助医
生进行更准确的诊断。
1.2.4 网络安全
在网络安全中，关联规则学习可以用于检测异常行为模式，帮助识别潜在
的网络攻击。
1.3 序列挖掘在关联规则学习中的重要性
序列挖掘是关联规则学习的一个分支，专注于发现事件序列中的模式。与
传统的关联规则学习不同，序列挖掘考虑了事件发生的顺序和时间。在许多领
域，如用户行为分析、生物信息学、时间序列预测等，事件的顺序和时间是至
关重要的信息。序列挖掘能够揭示这些顺序依赖性，从而提供更深入的洞察和
更准确的预测。
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