本论文面对大数据时代下的数据挖掘技术展开了研究,在总结了大数据时代 下数据特点以及其处理方法的优势和不足的基础上,针对不同数据来源的数据进 行了数据预处理并建立了通用的数学模型。在该数学模型基础上,分析了应该如 何提高在面对海量的高维数据时关联规则挖掘效率和质量的方法,并针对现有关 联规则度量标准容易产生大量冗余及环路规则这一现状提出了相应的解决方案, 同时论文应用了基于超图的高维数据聚类算法。