关联规则挖掘是数据挖掘中很重要的研究方向之一,传统的关联规则挖掘方法主要基于支持度和可信度阈值,这些方法在挖掘过程中总是假设数据库中的每个项目具有相同的地位和作用,因而对每个项目作同等处理,这样导致挖掘结果常常包含大量的冗余、无用规则. 针对传统的关联规则挖掘方法存在的弊端,C.H.Cai等在文中提出了加权支持度关联规则挖掘问题,弥补了现有关联规则挖掘方法存在的不足,从而扩展了关联规则挖掘方法. 加权关联规则挖掘中由于权值参与到挖掘的全过程,权值对项目的支持度起加强和减弱作用,使一般的关联规则挖掘算法依赖的条件不再满足.不同权值分配,不同的加权支持度计算方法,导致挖掘方法不同,因此设计高效的加权挖掘算法是挖掘过程的关键.本文提出的加权频繁项目集支持度下界基于定义的加权支持度计算方法,该下界可以先将Ck中小于该下界的所有的项目集剪掉,从而缩小Ck项目集,降低了Ck产生过程的复杂度,从而提高挖掘效率。