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数据关联是数据库中一种重要的可发现知识。

如果两个或多个变量的值之间存在某种规律性，则称为关联。

关联可以分为简单关联、时间关联和因果关联。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络。

有时数据库中数据的关联函数是未知的，即使是已知的，也是不确定的，因此关联分析生成的规则具有可信性。

关联规则挖掘在大量数据中查找项集之间有趣的关联或相关性。

1993年，Agrawal首次提出在客户事务数据库中挖掘项目集之间关联规则的问题。后来，许多研究者对关联规则的挖掘问题做了大量的研究。

他们的工作包括对原有算法的优化，如引入随机抽样、并行思想等，以提高算法挖掘规则的效率，促进关联规则的应用。

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题，近年来得到了广泛的研究。

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