关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路

Feb, 2023

关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路

A comprehensive review of visualization methods for association rule mining: Taxonomy, Challenges, Open problems and Future ideas

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Iztok Fister Jr., Iztok Fister, Dušan Fister, Vili Podgorelec, Sancho Salcedo-Sanz

TL;DR该文为关联规则挖掘领域的文献综述，介绍了该领域主要的技术和应用，并旨在定义未来研究方向。

Abstract

association rule mining is intended for searching for the relationships between attributes in transaction databases. The whole process of rule discovery is very complex, and involves pre-processing techniques, a

association rule mining pre-processing rule discovery visualization literature review

发现论文，激发创造

数字关联规则挖掘：系统文献综述

本文通过进行系统化文献综述，提供了从 1996 年到 2022 年发表的 1140 篇学术论文的方法、算法、指标和数据集的深入研究，探讨了数字联想规则挖掘的重要研究问题、现状和未来可能性，并提出了一种新颖的离散化度量来提供与人类分区感知相符的数字数据分区。

Jul, 2023

探索规则的字典树：一种用于表示关联规则的高效数据结构

提出了一种名为规则 Trie 的新型数据结构，用于存储关联规则挖掘生成的规则集。该数据结构是一个前缀树图结构，将规则存储为路径，相似规则在路径上重叠。实验证明了该表示技术的潜力，具有几乎没有数据损失的规则集压缩效果，以及在搜索特定规则和排序等基本操作方面的时间优势，进而在遍历时间方面取得了 8 倍的提升。

Oct, 2023

机器学习可视化分析技术综述

通过系统审视 259 篇近 10 年来发表以及 2010 年前的代表性著作，我们构建了一个分类法，其中包括技术建模前、建模过程中以及建模后的三个一级类别；每个类别可以进一步分为具体的分析任务，并列举了一些最近具有影响力的作品。同时，我们还讨论和突出了有挑战和有前景的研究机会，这些对于视觉分析的研究者非常有用。

Aug, 2020

利用自编码器进行关联规则挖掘

本文提出一种基于自编码器的关联规则挖掘算法 ARM-AE，通过比较三个分类数据集上的实验结果表明，该算法能够高效且准确地挖掘出高置信度和支持度的关联规则。

Apr, 2023

量子隐私保护数据挖掘

本文介绍了一种用于在垂直分割数据库上挖掘关联规则的量子协议，该协议可以提高已知经典协议保存的隐私级别，同时可以指数级降低计算复杂度和通信成本。

Dec, 2015

基于分类数据的业务智能与数据驱动根本原因分析管道

本文提出了一种新的聚类 + 关联规则挖掘流程，其结果以包含前因、后果和各种指标的关联规则形式呈现，该结果可以帮助数据科学家更新现有模型或开发新模型，也可帮助数据驱动的根本原因分析。

Nov, 2022

机器学习模型分析的改进：可视化分析的视角

本研究论文系统地总结了交互模型分析的三大类任务：理解、诊断和改进，旨在帮助用户高效解决实际的人工智能和数据挖掘问题，同时探讨了相关未来研究机会。