关联规则挖掘是数据挖掘中的一个核心技术，它主要用于从大量的数据中发现项集之间的有趣关系，即项集之间的关联性。在商业交易数据分析中，关联规则挖掘尤为重要，它可以帮助企业发现商品之间的购买模式，比如人们通常会一起购买哪些商品。关联规则挖掘的主要任务包括挖掘频繁项集、生成关联规则以及评估这些规则的有效性。其中，支持度（support）和置信度（confidence）是最基本的评价指标。
本文介绍了一种基于二粒子群优化算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）的关联规则挖掘方法。在传统的Apriori算法和FP-growth算法中，需要预先设定最小支持度和最小置信度阈值，而本研究中的算法则将关联规则挖掘视为一个组合全局优化问题，无需指定这些参数。BPSO算法将数据集中的事务数据库作为输入，通过定义的适应度函数生成最佳的M条规则。适应度函数定义为支持度和置信度的乘积。通过在实际的银行数据集以及文献中的书籍数据库、食品项目数据集和一般商店数据集上进行测试，作者认为所提算法可以作为传统Apriori算法和FP-growth算法的一个有效替代方案。
二粒子群优化（PSO）算法是启发式算法的一种，由群体中的粒子模拟鸟群觅食的行为，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解。在PSO中，粒子根据自身的经验和群体的经验来更新自己的位置和速度，从而逐渐接近最优解。当PSO应用于关联规则挖掘时，称为BPSO，其粒子状态由二进制值表示，每个粒子代表一组可能的频繁项集或关联规则。
关联规则挖掘的关键步骤包括：
1. 确定最小支持度阈值，这是项集出现的最小频率，频繁项集的支持度必须等于或高于这个阈值。
2. 确定最小置信度阈值，这是衡量规则可靠性的一个指标，表示规则前件出现时后件出现的条件概率。
3. 生成频繁项集，这是通过组合不同项来构建的项集，它们的支持度达到最小支持度阈值。
4. 基于频繁项集生成关联规则，这些规则必须满足最小置信度阈值。
Apriori算法是一种经典的频繁项集生成算法，它通过迭代方式，逐层构建候选项集并测试其支持度来发现频繁项集。它的一个主要缺点是随着项集大小的增加，其所需的计算量呈指数级增长。FP-growth算法是另一种频繁项集生成算法，它使用了一种称为FP树的数据结构来压缩数据集，并避免了生成大量的候选项集。
BPSO算法在关联规则挖掘中的优势在于其对规则的生成不需要事先设定最小支持度和最小置信度阈值，这样可以避免在数据集不适用传统阈值设定时丢失重要规则的问题。此外，BPSO算法通过对搜索空间进行全局优化，可以更高效地找到高质量的规则。
在这篇研究中，算法在实际的银行数据集以及书籍、食品和一般商店的事务数据集上进行了有效性测试，结果显示BPSO算法在生成的规则质量和数量上都能够和传统的Apriori算法和FP-growth算法相媲美，甚至在某些方面表现得更好。这就为数据挖掘人员提供了一种新的选择，尤其是在那些对参数选择敏感或者参数难以确定的场景中。通过实证分析，证实了算法的可行性，同时也为后续的算法改进和应用提供了基础。
