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       关联分析又称关联挖掘：发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，进行智能推荐。
       基于关联规则的推荐更常见于电子商务系统中，并且也被证明行之有效。其实际的意义为购买了一些物品的用户更倾向于购买另一些物品。基于关联规则的推荐系统的首要目标是挖掘出关联规则，也就是那些同时被很多用户购买的物品集合，这些集合内的物品可以相互进行推荐。目前关联规则挖掘算法主要从Apriori和FP-Growth两个算法发展演变而来。 基于关联规则的推荐系统一般转化率较高，因为当用户已经购买了频繁集合中的若干项目后，购买该频繁集合中其他项目的可能性更高。
       如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。但是如果反过来看就有用了，也就是说如果一个项集是非频繁集，那么它的所有超集也是非频繁的。 用Apriori这种方法来减少项集的数。
Apriori算法的一般过程

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