题目：关联规则在汽车维修行业的应用研究

随着汽车行业的飞速发展，汽车维修服务在提高服务水平、增加用户忠诚度、获得竞争优势等方面的重要性日益突出。而数据挖掘中的关联规则技术可以发现汽车零件的损坏与车型、月份、环境等因素之间的联系，这不仅有助于发现安全隐患，指导维修检测，而且还可以在汽车设计时为增加其安全性和寿命提供参考。本文就以汽车维修记录为研究对象，从以下三个方面研究了汽车维修行业的关联规则技术：首先，本文使用多维关联规则技术研究了维修件、车型、月份、城市四个属性之间的关联关系，并用网络图的形式进行展示。结果表明这一技术可以从海量的数据中找到有用的规则，为商业决策提供有效的建议。其次，对上一步挖掘出来的关联规则结果进行冗余分析和删除。一般情况下，关联结果会给出庞大的关联规则集，但其中好多是没有意义的，如果逐条分析会消耗大量的时间，本文提出了一种基于母规则与子规则置信度差的方法来衡量母规则的冗余度，从而删除冗余规则，使得关联规则结果集更加有意义。分析结果表明本文的方法切实有效，可以删除大量的冗余规则，获得更有意义的关联规则集。最后是基于网络模型的零件聚类研究。有些零件的损坏可能造成许多相关零件也出问题，而有些零件的损坏不会对其他零件造成损坏。有些零件容易受相关零件损坏的影响，而有些零件不容易受这方面的影响。如何区分这些零部件，找到关联零部件，本文提出了一种通过对零部件影响度和被影响度聚类的方法来对零部件进行细分，从而找到关键零部件。结果表明该方法可以很好的对零部件进行细分，有助于找到关键零部件，对汽车维修、设计进行指导。