关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能把一组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获得存在于数据库中的不为人知的或不能确定的信息，它侧重于确定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最普通形式。

应用市场：市场货篮分析、交叉销售（Crossing Sale）、部分分类（Partial Classification）、金融服务（Financial Service），以及通信、互联网、电子商务 ······

关联规则的概念：

一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联（Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集），然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。

关联规则挖掘问题：

如何迅速高效地发现所有频繁项集，是关联规则挖掘的核心问题，也是衡量关联规则挖掘算法效率的重要标准。