6.5　本章小结

关联规则挖掘是数据挖掘诸多功能中应用最广泛的一种，关联规则描述了给定数据集的项目之间的有趣联系。这些描述可以帮助人们从更深层次认识事物之间的联系，从而帮助人们更好地从事商业活动，如对保险、证券、银行、零售等行业的客户行为模式的分析可以提高这些行业的经营效率。

在进行关联规则挖掘时，Apriori算法和FP-Growth算法是两种常用的算法。尽管Apriori算法存在一些缺点，但该算法的适应性较好，所以在实践中进行关联规则分析时首选该算法。当然也可以根据实际情况对该算法进行改进，以更好地适应新的数据和场景。FP-Growth算法具有很好的直观性，对于认识、分析、研究事物之间的关联关系非常有帮助，所以在实践中该算法可以作为与Apriori算法配合使用的算法，也可以单独使用。

对于关联规则挖掘领域的发展，笔者认为可以在如下方向上进行深入研究：在处理大量的数据时如何提高算法效率；对于迅速更新的数据的挖掘算法的进一步研究；在挖掘过程中，提供一种与用户进行交互的方法，将用户的领域知识融入其中；生成结果的可视化等。